过节福利，我们来深入理解下L1与L2正则化。 1 正则化的概念 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法 ...

没有经过处理的稀疏矩阵其实就是一个特殊的二维数组，数组中的大部分元素是0或者其他类型的非法值，只有少数几个非零元素。 为了实现压缩存储，可以只存储稀疏矩阵的非0元素。在存储稀疏矩阵中的非0元素时，必 ...

摘要：本文为大家带来线性规划的稀疏矩阵存储和数据预处理。 本文分享自华为云社区《线性规划--稀疏矩阵》，原文作者：Bale10 。 随着AI时代的发展，线性规划问题的规模越来越大是一种必然。 ...

1. 稀疏矩阵的建立：coo_matrix() 2. 稀疏矩阵转化为密集矩阵：todense() 3. 将一个0值很多的矩阵转化为稀疏矩阵 4. ...

在大数据处理，尤其是图像处理和自然语言处理中，有时候矩阵占的内存会非常的大，给计算的速度带来了麻烦，通过稀疏矩阵的方法，可以大大降低内存占用，优化计算资源。 我们先用R语言生成一个矩阵m1, m1为 ...

目录 稀疏矩阵 为什么稀疏矩阵 常用稀疏矩阵 1. coo：Coordinate matrix 2. csr和csc ...

题目：假设稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构，试写出矩阵相加和相乘的算法，另设三元组表C存放结果矩阵。 要求： 从键盘输入稀疏矩阵A和B 检测A和B能否相加/相乘 如能，做矩阵相加和相乘运算，并打 ...

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第五章《数组》 一、概念 根据数组中存储的数据元素之间的逻辑关系，可以将数组分为 : 一维数组、二维数组、…、n维数组。n维数组中，维数 n 的判断依据是：根据数组中为确定元素所在位置使用的最少的下 ...