稀疏表示和字典学习是机器学习中非常有用的工具，它们可以帮助我们简化数据，提取关键特征，提高模型的性能。不过，我们也要注意稀疏表示的两面性，它的优点是计算高效、抗噪、可解释；由此带来的局限在于可能丢失弱特征、且不适合密集关联数据。因此，实际使用时，需要通过通过交叉验证来选择合适稀疏度。原创作者: wang_yb转载于: https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/189140