开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

SGDRegressor不接受稀疏矩阵列表

SGDRegressor是一种基于随机梯度下降算法的回归模型，用于解决回归问题。它是scikit-learn库中的一个模型，适用于大规模数据集和高维特征的情况。

稀疏矩阵是一种数据结构，用于表示大部分元素为零的矩阵。在机器学习中，稀疏矩阵常用于表示高维稀疏特征，可以有效地节省内存和计算资源。

然而，SGDRegressor不接受稀疏矩阵列表作为输入。它要求输入数据是密集矩阵，即所有元素都存在且非零。这是因为SGDRegressor使用了基于数值计算的优化方法，需要对输入数据进行数值计算和更新。

如果要在使用SGDRegressor时处理稀疏矩阵数据，可以使用scipy库中的sparse模块将稀疏矩阵转换为密集矩阵，然后再传递给SGDRegressor模型进行训练和预测。

腾讯云提供了多个与机器学习和云计算相关的产品，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）、腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dcap）等，这些产品可以帮助用户进行数据处理、机器学习模型训练和部署等任务。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

C++经典算法题-稀疏矩阵

如果在矩阵中，多数的元素并没有资料，称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix），由于矩阵在程式中常使用二维阵列表示，二维阵列的大小与使用的记忆体空间成正比，如果多数的元素没有资料，则会造成记忆体空间的浪费，为此，必须设计稀疏矩阵的阵列储存方式，利用较少的记忆体空间储存完整的矩阵资讯。

01

【机器学习】--线性回归中L1正则和L2正则

经验值 MSE前系数为1 ，L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性。

01

【机器学习】--鲁棒性调优之L1正则，L2正则

第一个更好，因为当把测试集带入到这个模型里去。如果测试集本来是100，带入的时候变成101，则第二个模型结果偏差很大，而第一个模型偏差不是很大。

03

【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

AiTechYun 编辑：Yining 在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵

04

SciPy 稀疏矩阵（4）：LIL（上）

上回说到，无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率，继续改进三元组的存储方式可能不好办了，需要换一种存储方式。至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，这一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵！

01

Matlab C混合编程

在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。MEX文件是动态链接的子例程，MATLAB解释器可以自动载入并执行它。MEX文件主要有以下用途：对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。对于那些MATLAB运算速度过慢的算法，可以用C或者Frotran语言编写以提高效率。

02

盘一盘 Python 特别篇 20 - SciPy 稀疏矩阵

和稠密矩阵相比，稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵，只不过多数位置是空的，那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种)：

03

稀疏矩阵计算器（三元组实现矩阵加减乘法）

稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储（只存储非零元）和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。

03

如何使用python处理稀疏矩阵

大多数机器学习从业者习惯于在将数据输入机器学习算法之前采用其数据集的矩阵表示形式。矩阵是一种理想的形式，通常用行表示数据集实例，用列表示要素。

03

如何写成高性能的代码（三）：巧用稀疏矩阵节省内存占用

一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号及其他的类型的元素。

02

scipy.sparse、pandas.sparse、sklearn稀疏矩阵的使用

单机环境下，如果特征较为稀疏且矩阵较大，那么就会出现内存问题，如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具，那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。

01

OpenAI发布可加速GPU机器学习的核心工具库

OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，该工具库可以帮助研究人员在图形处理器（graphics-processor-unit，GPU）上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。 OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。这类网络的架构根据数据和应用变化很多，但是所有模型都受到它们在图形处理器上运行方式的限制。以更少的计算能力训练更大模型的一种办法是引入稀疏矩阵。如果一个矩阵里面有很多零，那就视为稀疏矩阵。

04

与机器学习算法相关的数据结构

我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。

03

python的高级数组之稀疏矩阵

具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。

01

稀疏矩阵的压缩方法

说明：稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则，必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法，并说明其他压缩方式。

02

[数据结构] 稀疏矩阵的存储

稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。

02

SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。

05

Scipy 高级教程——稀疏矩阵

Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具，这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能，并通过实例演示如何应用这些工具。

01

【每周一库】- sprs - 用Rust实现的稀疏矩阵库

sprs是用纯Rust实现的部分稀疏矩阵数据结构和线性代数算法特性结构矩阵三元组矩阵稀疏向量运算稀疏矩阵 / 稀疏向量积稀疏矩阵 / 稀疏矩阵积稀疏矩阵 / 稀疏矩阵加法，减法稀疏向量 / 稀疏向量加法，减法，点积稀疏 / 稠密矩阵运算算法压缩稀疏矩阵的外部迭代器稀疏向量迭代稀疏向量联合非零迭代简单的稀疏矩阵Cholesky分解 (需要选择接受 LGPL 许可) 等式右侧为稠密矩阵或向量情况下的稀疏矩阵解三角方程组示例矩阵创建 use sprs::TriMat; let

01

SciPy 稀疏矩阵（6）：CSC

上回说到，CSR 格式的稀疏矩阵基于程序的空间局部性原理把当前访问的内存地址以及周围的内存地址中的数据复制到高速缓存或者寄存器（如果允许的话）来对 LIL 格式的稀疏矩阵进行性能优化。但是，我们都知道，无论是 LIL 格式的稀疏矩阵还是 CSR 格式的稀疏矩阵全都把稀疏矩阵看成有序稀疏行向量组。然而，稀疏矩阵不仅可以看成是有序稀疏行向量组，还可以看成是有序稀疏列向量组。我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组，然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。然而，模仿 LIL 格式的稀疏矩阵格式 SciPy 中并没有实现，大家可以尝试自己去模仿一下，这一点也不难。因此，这回直接介绍模仿 CSR 格式的稀疏矩阵格式——CSC 格式。

01

推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。

02

Python字典二次开发实现稀疏矩阵表示与简单计算

问题描述：所谓稀疏矩阵是指，矩阵中大部分元素的值为0，只有少量非0元素。对于稀疏矩阵，如果存储所有元素的话，浪费空间较多，一般采取的方式是只存储非0元素及其位置。

02

SciPy 稀疏矩阵（2）：COO

上回说到，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而，我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律，因此仅仅存储非零元素的值是不够的，我们还需要非零元素的其他信息，具体需要什么信息很容易想到：考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值，同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此，将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组（行索引，列索引，值）。然后再按照某种规律存储这些三元组。

02

二维数组与稀疏矩阵的互转

应用：五子棋棋盘的棋子的存档问题思路构图： xishu.jpg SparseArray.java 运行结果原始数组: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

06

一种稀疏矩阵的实现方法

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/tkokof1/article/details/82895970

01

Rust的一些科学计算相关经验（稀疏矩阵计算的相关生态仍有很大欠缺）

大家好，之前在论坛里问了不少有关线性代数计算库的问题，现在姑且来交个作业，顺便给出一些用Rust做科学计算的个人经验。结论我就直接放在开头了。

03

数据结构基础(一)数组，矩阵

有一个等式，数据结构+算法=程序,说明了数据结构对于计算机程序设计的重要性。数据结构是指数据元素的集合(或数据对象)及元素间的相互关系和构造方法。数据对象中元素之间的相互关系称为数据的逻辑结构，数据元素及元素之间关系的存储形式称为存储结构(或物理结构)。

04

scanpy结果转为seurat可处理对象

网上Seurat转scanpy的教程一抓一大堆，然鹅找遍全网都没找到一个靠谱的反向操作方法。唯一找到一个ReadH5AD用起来是这样的：

02

机器学习基础与实践（二）——数据转换

本文目录：一.标准化的原因二.适用情况三.三种数据变换方法的含义与应用四.具体方法及代码一）标准化 1.1 scale----零均值单位方差1.2 StandardScaler 二）归一化 2.1 MinMaxScaler(最小最大值标准化)2.2 MaxAbsScaler（绝对值最大标准化） 2.3 对稀疏数据进行标准化 2.4 对离群点进行标准化三）正则化 3.1 L1、L2正则化四）二值化 4.1特征二值化五）对类别特征进行编码六）缺失值的插补七）生成多项式特征八）自定义

06

SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

上回说到 LIL 格式的稀疏矩阵的 rows 属性和 data 属性是一个其元素是动态数组的数组。其在内存中的存储方式为一个外围定长数组的元素是指向对应动态数组的基地址的指针。这一回，我们需要把这样的指针给消去。然而，仅仅是为什么要消去就是一个很复杂的问题，复杂到完全不能直接回答。因此，首先我需要针对 CPU 访问内存数据的过程外加上程序的局部性原理这两个基础的背景知识进行讲解。

01

矩阵 | Matrix

矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。

03

Python 进阶视频课 - 6. SciPy 下

上节主要从插值、数值积分和优化三大功能介绍 scipy，下节从有限差分和线性回归两大功能来介绍 scipy。

04

稀疏矩阵存储格式

稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为 0 的矩阵。多数情况下，实际问题中的大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，而且很多稀疏矩阵的稀疏度在 90% 甚至 99% 以上。

01

章神的私房菜之数据预处理

作者：章华燕编辑：徐松 Scikit-learn实战之数据预处理 ——Data Preprocessing ---- 各位看官，我们又见面了，今天我们继续学习开源包 Scikit-learn 功能

安装Seurat以及读取数据

Seurat 是一款用于单细胞数据分析的软件，它是一款 R 包。可以对单细胞数据从表达矩阵开始分析。主要可以用于 QC，根据线粒体基因比率进行过滤，细胞分群，差异基因识别，亚细胞分群以及数据可视化等功能，是单细胞研究领域非常著名的工具。

01

热传导算法从入门到放弃

热传导和物质传播其实也是基于random walk 理论设计的，和之前提到的基于图的随机游走算法如出一辙。

01

HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（三）——向量

C++ 特殊矩阵的压缩算法

计算机语言中，一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时，会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据，且分布有一定的规律，称这类型的矩阵为特殊矩阵。

03

稀疏数组如何帮助我们节省内存，提升性能

稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。

06

GBDT+LR算法解析及Python实现

本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。

03

SciPy 稀疏矩阵（1）：介绍

SciPy 是一个利用 Python 开发的科学计算库，其中包含了众多的科学计算工具。其中，SciPy 稀疏矩阵是其中一个重要的工具。相比于常规的矩阵，稀疏矩阵主要的特点是它的数据大部分都是 0 ，而非 0 的数据只有少数。这种特点可以在存储和计算上节省大量的时间和空间。SciPy 提供了多种格式的稀疏矩阵，包括 COO、CSR、CSC 等多种格式。在实际应用中，SciPy 稀疏矩阵被广泛应用于图像处理、网络分析、文本处理等领域。例如，在图像处理中，为了压缩存储图像，可以将彩色图像转化为三个单色图像，然后使用稀疏矩阵存储。另外，在网络分析中，线性代数中的稀疏矩阵常被用来表示网络拓扑结构。因此，学习和掌握 SciPy 稀疏矩阵是非常有必要的。

01

与机器学习算法有关的数据结构

可能你对经常使用的统计分类包中的功能不满足你的需求而感到不爽，或者你已经有了一个新的数据处理方法。所以，你决定改动现有封装好的算法，开始编写你自己的机器学习方法。

07

数据结构实验之数组三：快速转置(SDUT 3347)

转置运算是一种最简单的矩阵运算，对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < = 10000 )，它的转置矩阵T是一个n*m的矩阵，且T( i , j )=M( j , i )。显然，一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵。你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n < = 10000 )，求该矩阵的转置矩阵并输出。矩阵M和转置后的矩阵T如下图示例所示。

01

经典算法之稀疏矩阵

在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。

02

Python稀疏矩阵及参数保存代码实现

4. save：类似于matlab中的.mat格式，python也可以保存参数数据，除了保存成csv，json，excel等之外，个人觉得matlab的.mat格式真的很强，啥都可以直接保存~~

02

Lua数据结构

Lua语言中的表并不是一种数据结构，它们是其他数据结构的基础。我们可以用Lua语言中的表来实现其他语言提供的数据结构，如数组、记录、列表、队列、集合等。而且，用Lua语言中的表实现这些数据结构还很高效。

02

【实验楼-Python 科学计算】SciPy - 科学计算库（下）

使用 eigvals 计算矩阵的特征值，使用 eig 同时计算矩阵的特征值与特征向量：

02

【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

通常，矩阵的大部分值都是零，因此在矩阵中，将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目，并且非0元素分布无规律时，称为稀疏矩阵；反之，则称为稠密矩阵。

02

【自考】数据结构第三章，数组，期末不挂科指南，第5篇

一维数组元素的内存单元地址是连续的二维数组可有两种存储方法：一种是以列序为主序的存储；另一种是以行序为主序的存储。 ==C语言中，数组采用的是以行序为主序的存储==

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭