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一种基于正则化转置的LDA matlab源代代码，能应用在人脸识别中，详细说明见readme
-A transpose on behalf of the LDA matlab source code based on regularization, can be applied in face recognition, a detailed descr iption see the readme
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Tikhonov正则化的很有用的MATLAB程序-Tikhonov regularization useful MATLAB program
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this source code written by matlab. Under machine learning feild. Get the data and calcuklate the cost function then regulize them. After that, plot them.
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基于正则化转置的LDA matlab源代码,可以应用在人脸识别中-Based on regularization transposed LDA matlab source code, can be applied in face recognition
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基于正则化转置的LDA matlab源代码,可以应用在人脸识别中(Based on regularization transposed LDA matlab source code, can be applied in face recognition)
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汉森的matlab正则化工具包，可用于求解正则化问题。(Hansen's Matlab regularization toolkit can be used to solve regularization problems.)
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matlab 正则化工具包
可以下载解压后在matlab中直接使用，解决病态方程的计算问题(Matlab regularization Toolkit)
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深度神经网络在测试时面对如此大的网络是很难克服过拟合问题的。
Dropout能够很好地解决这个问题。通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。这种方法的关键步骤在于训练时随机丢失网络的节点单元包括与之连接的网络权值。在训练的时候，Dropout方法可以使得网络变得更为简单紧凑。在测试阶段，通过Dropout训练得到的网络能够更准确地预测网络的输出。这种方式有效的减少了网络的过拟合问题，并且比其他正则化的方法有了更明显的提升。
本文通过一个简单的实验来比较使用Dropout方法前后网络
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图正则化的非负矩阵分解 matlab 代码(Graph regularization of nonnegative matrix factorization. matlab code.)
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