[123,41]011425002581540 [341,214,286]
第一列为userID，第二列为newsID，newsID为索引列，例如转换后，第一行的[12,456,157]表示该用户已经阅读了第12、456、157条新闻(稀疏向量中第12、456、157列为1，其他列取值为0)。我想将这些数据转换为稀疏向量格式，可以用作sklearn的Kmeans或DBscan算法的输入向量</em
浏览 14提问于2017-08-15得票数 2
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我需要在我的输入数据上建立一个LSTM模型，这是稀疏向量序列。每个示例的格式是: v_1、v_2、.、v_t，其中每个v_t都是时间t时稀疏的特征向量，格式为i_1、i_2、.、i_n，其中i_j是以1为值的特征索引(其他内容为0)。通常，非零特征的数量约占全部特征的0.001，因此数据非常稀少。现在我要做的是，对于每个批处理，我将稀疏数据转换为密集的numpy矩阵，然后直接传递给LSTM (我不能将整个数据转换为密集格式，因为它不适合内存)。我相信我可以从使用嵌入<e
浏览 4提问于2021-12-17得票数 2
我正在尝试比较存在于测试和训练数据中的特征向量，使用scikitlearn库将特征向量以稀疏格式存储，两个数据集的特征向量的维数都是same.However，我得到了这个错误：“具有多个元素的数组的真值是不明确的请使用a.any()或a.all()。”提前感谢！from sklearn.datasets import load_svmlight_file
pathToTrainData=&q
浏览 2提问于2014-04-17得票数 2
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梯度增强与Sklearn
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我想使用Sklearn的GradientBoostingRegressor类来预测回归问题中目标变量的值。我所拥有的特征是混合型的--有些是连续的数值，有些是布尔型的，两个是范畴型的，一个是连续数的向量。我选择梯度提升树，特别是因为数据是混合数据类型。特征向量的一个例子是：
类别1，41.93655，-87.642079，0，0，<1x822类型稀疏矩阵，包含4个存储在压缩稀疏行format>中的元素，'mobile_app'，'
浏览 6提问于2013-11-23得票数 0
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我有一个向量vec，其中每个元素都是稀疏向量的字符串表示。我想要的输出是具有以下特性的Pandas DataFrame：
列：稀疏向量索引
稀疏向量用<feature_index>:<feature_value>格式编码我使用的实际数据集相当大，因此如果可能的话，我想利用本地Pandas中<
浏览 2提问于2017-04-28得票数 1
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我正在尝试优雅地构造一个SIFT特征描述符，如MATLAB中的Lowe's 中所述。我见过的大多数方法都相当混乱，我想找到一种优雅的方法来完成这项工作。我使用以下代码来获取每个方向/大小的bin编号：binned现在是与每个单元格的特征向量相对应的索引矩阵(它由数字为了构建128个元素的特征描述符，我需要确定16个单元的特征向量(直方图)。我一直在尝试将binned矩阵拆分为16个单元格，同时保留
浏览 14提问于2016-09-19得票数 0
我发现很难理解如何修复我创建的管道(阅读:主要是从教程中粘贴)。
浏览 13提问于2015-02-07得票数 49
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我有一个术语文档矩阵作为稀疏矩阵( csr或coo矩阵)，还有一个要进行相似性比较的特征向量。2.)将doc矩阵作为csr矩阵，将其转换为ndarray，然后矩阵将该矩阵与向量相乘，并除以幅度和反余弦，以获得相似分数第三种方法<e
浏览 2提问于2018-12-10得票数 1
我通过以下方法生成了一个稀疏矩阵：当我试图通过以下方法生成这个函数的特征向量时：我收到的标准错误"Subscript索引必须是真正的正整数或逻辑。这仅仅是由于我创建稀疏矩阵的方式，即用图库命令吗？如果是这样的话，我如何在没有这个问题的情况下创建矩阵呢？我发现了以下情况：
他们使用不同的算法，针对不同的问题和不同的目标。eig是一种良好的、快速的、通用的特征值/<
浏览 3提问于2015-10-28得票数 0
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当使用线性CRF训练模型时，它们是否使用Word2Vec或Glove转换为向量。
更多的研究表明，数据存储在CRFDatum结构中。有没有人能详细说明一下？
浏览 11提问于2017-07-21得票数 0
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我想使用numpy找到状态向量(我也尝试了使用相同的函数)。所以，我认为这应该给出优势左特征值的特征向量。此外，sstate向量包含所有复数。现在，为了检查这是否正确，我执行以下矩阵乘法：如果操作正确，这将返回与“sstate.‘”相同的向量。我不知道为什么这不管用。在我的过渡状态矩阵中的每一行和列被认为是1，然而，我发现舍入错误导致每一行和列和仅为1。
任何和所有
浏览 1提问于2015-02-13得票数 4
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在我的机器学习课上，我们学习了在使用许多机器学习模型来解释偏差时，如何将1添加到每个样本的特征向量中。例如，如果我们正在进行线性回归，并且样本具有f_1，f_2，...，f_d特征，我们需要添加一个“伪”特征值1，以允许回归函数不必通过原点。
当使用sklearn模型时，你需要自己做这件事，还是他们的实现为你做呢？具体来说，我感兴趣的是，在使用他们的任何回归模型或SVM模型时，这是否是必要的。
浏览 0提问于2016-05-10得票数 0
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当给出密集格式的矩阵时，与稀疏格式的相同矩阵相比，Perceptron给出了不同的结果。我认为这可能是一个洗牌的问题，所以我使用来自cross_validate的sklearn.model_selection进行了交叉验证，但没有成功。
也讨论了一个类似的问题。但也有一些理由。我使用Perceptron的参数是：penalty='l2', alpha=0.0001, fit_intercept=True, max_iter=10000, tol=1e-8, shuffle=True, verbose=0
浏览 3提问于2017-10-19得票数 1
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我可以使用i、j和x的向量定义一个：j <- c(2,9,6:10)(A <- sparseMatrix(i, j, x = x))i <- A@i + 1(请注意，i和x的顺序发生了变化，但它们的相对关联是相同的: i=4仍然处于与x=21相同的位置)
然而，稀疏矩阵的最后
浏览 10提问于2014-01-13得票数 2
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关于多探测局部敏感散列的问题
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很抱歉问这种菜鸟问题，但是因为我真的需要一些关于如何使用多探针LSH的指导，所以我自己没有做太多的研究。我知道有一个名为LSHKIT的库可以实现该算法，但我在尝试如何使用它时遇到了麻烦。现在，我有几千个特征向量296维，每个特征向量代表一个图像。该向量用于查询用户输入图像，以检索最相似的图像。我用来推导向量之间距离的方法是欧几里德距离。您可以使用text2bin来设置拟合数据的数据格式。文本文件包含图像或音频文件的特征向量，每行代表一
浏览 1提问于2010-04-04得票数 6
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我认为这是第一次对单词的字符进行处理，以获得文本中单词的特征表示，因此，以4克为例，您可以生成一个1M维的稀疏特征向量。希望它是稀疏的，所以内存不需要被充分使用，因为它几乎是一个热点(或计数向量化，或tf-国防军向量化，有大量的零)。
然后，您需要使用散列那些n克稀疏向量。据我所知，他们似乎使用了。另外，他们使用的不是ngram向量<
浏览 0提问于2018-12-20得票数 3
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文档分类中的枕/学习稀疏矩阵分解
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我试图对一个大型的语料库(4000个文档)进行文档分类，并在使用标准的scikit学习方法时不断地遇到内存错误。经过清理/堵塞我的数据，我有一个非常稀疏的矩阵，大约100万字。我的第一个想法是使用sklearn.decomposition.TruncatedSVD，但由于内存错误，我无法使用足够大的k来执行.fit()操作(我所能做的最大操作只占数据方差的25% )。i想要手动进行核外矩阵变换，将PCA/SVD应用到矩阵中以降低维数，但需要一种方法来首先计算特
浏览 8提问于2014-10-08得票数 1
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我的理解是，主成分(即协方差矩阵的特征向量)总是相互正交的。这也是维基百科的图片：
维基百科图片的描述()：
多元高斯分布的主成分分析以(1，3)为中心，在( 0.878，0.478 )方向的标准偏差为3，在正交方向上的标准差为1。所示的向量是由相应特征值的平方根标度的(对称的，正半定的)协方差矩阵的单位特征向量。就像在一维情况下一样，平方根被取下来，因为标准差比方差更容易可视化。所以我认为，对于我的情况，如果我画出我从随机数据中得到的特征向量，也是正交的。但事
浏览 11提问于2021-12-18得票数 1
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一般来说，我们在计算机应用程序中使用生物识别技术，比如用于身份验证。让我们来看两个指纹和面部识别的例子。
在这种情况下，我们如何保存信息以进行比较。例如，我们不能保留图像并每次都对其进行处理。那么，在这种情况下，我们使用什么方法来存储/确定相似性呢？有没有为此目的而设计的特殊算法？(例如:每次为某个人的指纹返回大致相等的值)
浏览 1提问于2009-09-07得票数 2
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