introduce and Learning With Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond

L1/2正则化，可用于图像恢复，信号重建，聚类分析-L 0.5 regularization

基于各向异性扩散的非线性正则化Perona-Malik模型,实现对图像的平滑滤波-Regularization based on nonlinear anisotropic diffusion Perona-Malik model, image smoothing filter

基于经典的增广拉格朗日乘子法, 对求解一类带有特定结构（主要是针对凸规划）的非光滑等式约束优化问题, 我们提出、分析并测试了一个新算法. 在极小化增广拉格朗日函数的每一步迭代中, 该算法有效结合了带有非单调线性搜索的交替方向技术, 我们建立了算法的收敛性, 并用它来求解在带有全变差正则化的图像恢复问题.-Based on the classic augmented Lagrangian multiplier method, we propose, analyze and test an algo