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机器学习优化的正交基分段多项式逼近
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了从少量样本中重构稀疏多元三角多项式的问题，通过基 Pursuit 和 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 等贪心算法，提出了阈值化和 OMP 重构成功概率的理论结果。数值实验表明，基 Pursuit 比贪心算法慢得多，但恢复速率相似。
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关键要点
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研究了从少量样本中重构稀疏多元三角多项式的问题。
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使用基 Pursuit 和 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 等贪心算法。
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提出了阈值化和 OMP 重构成功概率的理论结果。
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进行了数值实验，结果显示基 Pursuit 通常比贪心算法慢得多。
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恢复速率在基 Pursuit 和贪心算法之间非常相似。
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