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Donoho”,“year”:“2006”,“unstructured”:“Donoho,D.L.:对于大多数大型欠定线性方程组,最小L1-形式解也是最稀疏的解。Commun.Pure Appl.Math.59(6),797\u2013829(2006)“,“新闻标题”:“Commun。纯应用程序。数学。},{“key”:“17_CR28”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Belkin,M.,Niyogi,P.:用于嵌入和聚类的拉普拉斯特征映射和光谱技术。见:第十五届神经信息处理系统年会,第14卷,第585\u2013591页。麻省理工学院出版社,温哥华(2001)“,“DOI”:“10.7551\/mitpress\/1120.003.0080”},{“key”:“17_CR29”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Lee,H.,Battle,A.,Raina,R.,Ng,A.Y.:高效稀疏编码算法。摘自:第20届神经信息处理系统年会,第801\u2013808页。麻省理工学院出版社,温哥华(2006)“,”DOI“:”10.7551\/mitpress\/7503.003.0105“},{”issue“:”8“,”key“:”17_CR30“,”first page“:“1519”,“volume”:“8”,“author”:“K Koh”,“year”:“2007”,“unstructured”:“Koh,K.,Kim,S.J.,Boyd,S.P.:大规模L1-正则化逻辑回归的内点方法。J.Mach.Learn.Res.8(8),1519\u20131555(2007)”,“新闻标题“:”J.Mach。学习。研究“},{”key“:”17_CR31“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Andrew,G.,Gao,J.:L1-正则化对数线性模型的可扩展训练。摘自:第24届国际机器学习会议,第33\u201340页。ACM Press,Oregon(2007)“,”DOI“:”10.1145\/1273496.1273501“},{”issue“:”1“,”key“:”17_CR32“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first-pages“:”92“,”DOI“:“10.1109\/TPAMI.2012.63”,”volume“:“35”,”author“:”S Gao“,”year“:”2013“,”unstructured“:”Gao,S.,Tsang,I.H.,Chia,L.T.:拉普拉斯稀疏编码,超图拉普拉斯稀编码和应用。IEEE传输。模式分析。机器。智力。35(1),92\u2013104(2013)“,“期刊标题”:“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。},{“key”:“17_CR33”,“unstructured”:“Lazebnik,S.,Schmid,C.,Ponce,J.:超越特征袋:用于识别自然场景类别的空间金字塔匹配。收录于:第19届IEEE计算机视觉和模式识别会议,第2卷,pp.2169\u20132178。IEEE Press,New York(2006)“},{“key”:“17_CR34”,“unstructured”:“Wu,J.,Rehg,J.M.:超越欧几里德距离:使用直方图交集核创建有效的视觉码本。见:第十二届IEEE国际计算机视觉会议,第630\u2013637页。IEEE Press,Kyoto(2009)“},{“key”:“17_CR35”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Boiman,O.,Shechtman,E.,Irani,M.:为基于最近邻的图像分类辩护。见:第21届IEEE计算机视觉和模式识别学会会议,第1\u20138页。IEEE Press,Anchorage(2008)“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2008.4587598“},{”key“:”17_CR36“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wang,J.,Yang,J,Yu,K.,Lv,F.,Huang,T.,Gong,Y.:用于图像分类的局部约束线性编码。摘自:第23届IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议,第3360\u20133367页。IEEE Press,San 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