稀疏分解工具包，采用OMP算法，可用于稀疏字典的构造，压缩感知等领域-Sparse decomposition tool kit, using OMP algorithm, can be used for the construction of sparse dictionary, compressed sensing and other areas

解凸规划的Matlab工具箱CVX，包含使用文档 如： m = 20; n = 10; p = 4; A = randn(m,n); b = randn(m,1); C = randn(p,n); d = randn(p,1); e = rand; cvx_begin variable x(n) minimize( norm( A * x - b, 2 ) ) subject to

SVM算法实现+数据 (要用到一些包，按照代码里面的import到网站下就行） 1.读取数据：在Matlab中调用textread可读取UCI数据集，这里读取的文件是iris.data，因为文件中以逗号为分隔符，所以还要在读取方法中添加参数“‘delimiter’，‘，’”，从而在读数据的时候自动跳过分隔符。 2.调用cvx工具箱中的方法：首先需要下载cvx工具箱的压缩文件，在其目录下运行cvx_setup指令，然后调用其方法