完整的主动学习和半监督学习的多项算法例程

资 源 简 介

完整的主动学习和半监督学习的多项算法例程

详 情 说 明

本文介绍几个机器学习与信号处理领域的核心算法实现要点。

在主动学习与半监督学习方向，重点需要关注查询策略的设计。不确定性采样是最常用的方法之一，通过测量样本在决策边界附近的不确定性来选择最有价值的样本。此外还需考虑代表性采样，避免选择过于相似的样本。实现时需要平衡探索与利用的关系。

泊松过程仿真需注意时间间隔的指数分布特性。关键参数λ决定了事件发生的平均速率，可通过生成独立同分布的指数随机变量来模拟到达间隔时间。要验证仿真结果是否符合无记忆性特征。

GMSK调制作为GSM系统的核心技术，实现要点在于高斯滤波器的设计。特别注意BT乘积的选择会影响频谱效率与码间干扰的平衡。相位连续性是GMSK的关键特征，需要通过积分器保证相位轨迹的平滑过渡。

压缩感知的MATLAB实现中，测量矩阵的设计至关重要。随机高斯矩阵能满足受限等距性，但实际应用中需考虑结构化随机矩阵以降低存储成本。重构算法方面，基追踪和匹配追踪是两种典型思路，前者精度高但计算复杂，后者更适合实时系统。

这些例程虽然领域各异，但都体现了算法实现中的核心思维：在数学原理与工程实践之间找到平衡点，同时考虑计算效率与实际约束条件。建议先从单点突破，再逐步构建完整的处理链条。