Python实现的RLS-Nystrom算法采用了sqrt-recursive方式的Matlab代码

Matlab代码sqrt RLS-Nyström方法的Python实现。 在原始自述文件下方。 recursive-nystrom：Nyström方法的递归重要性采样 MATLAB代码实现了递归岭杠杆评分采样算法，该算法在（NIPS 2017）中开发。 安装 下载recursiveNystrom.m ，或直接将其包含在项目目录中。 有关用法的示例，请参见exampleApplication.m 。 用法 输入： recursiveNystrom(X,s,kernelFunc,accelerated_flag) X ：具有n行（数据点）和d列（特征）的矩阵 s ：Nyström近似中使用的样本数。 默认值= sqrt（n）。 通常应设置s <n。 kernelFunc ：可以为某个正半定核计算X的核矩阵的任意子矩阵的函数。 有关实现的详细信息，请参见提供的示例gaussianKernel.m 。 默认值=高斯核，即e -γ|| x-y || 2 ，宽度参数γ= 1。 accelerated_flag ：0或1，默认=0。如果该标志设置为1，则代码使用算法的加速版本，如的第5.2.1节所述