大数据下的机器学习算法综述，介绍利用大数据做机器学习的常用算法ordan
Little bootstraps
Boot
frap
ordan
4
4.1
4.2
Kol-
Tucker
Memory -Efficient Tucker Decomposition MET
MET
densed Nearest Neighbor CNN
R
duced nearest neighbor RnN
Ed
MET
ted Nearest Neighbor ENN
Wahba
h
10
Regularize
：波达方向（Direct of Arrival，DOA）估计技术渐渐成为移动通信中的研究热点，当用户的信号方向未知时，可以根据经典算法多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）和旋转不变技术信号参数估计（Estimating Signal Parameters Viarotational Invariance Techniques，ESPRIT）等方法估计信号DOA。针对不同的信号采取不同的算法分析。对窄带信号，从信噪比、阵元数、快拍数等不同情况下
将认知无线电中的动态频谱分配技术应用在无线传感网中，针对工作在ISM（industrial，scientific and medical）频段的无线传感网面临的频谱资源紧缺问题，提出一种基于改进自适应遗传算法的动态频谱分配方案。该算法以图论着色模型为基础，以最大带宽收益和最小切换频率为目标函数，在交叉和变异过程中采用自适应交叉概率和变异概率代替固定的交叉概率和变异概率。仿真结果表明，与传统遗传算法和颜色敏感图论着色算法相比，该算法可以实现提高频谱利用率、降低能量消耗的预期目标。
