离散化指的是，如果存在数据范围比较大，例如十的负九次方到十的九次方之间，然而数据比较稀疏，例如只有甚至几个下标存放了数据。此时可以将下标进行离散化，压缩数据数据范围核心：离散化：离散化的核心就是用c++中的vector或者java中的list。因为数据范围大的话，下标分散的区间特别开，而我们只需要将每一次对某一个下标的操作插入到vector或者list中，使得下标映射为0—n之间。（vector和
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2024-07-16 14:36:00
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1.提出问题：什么是稀疏表示 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X，每一行代表一个样本，每一列代表样本的一个属性，一般而言，该矩阵是稠密的，即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩阵A（K*N）以及一个字典矩阵B（M*K），使得B*A尽可能的还原X，且A尽可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。 书上原文为（将一个大矩阵变成两个小矩阵，而达到压缩）“为普通稠密表达的样本找到合适的字典
简单来说，矩阵是充满数字的表格。 A和B是两个典型的矩阵，A有2行2列，是2×2矩阵；B有2行3列，是2×3矩阵；A中的元素可用小写字母加行列下标表示，如 矩阵加减法 两个矩阵相加或相减，需要满足两个矩阵的列数和行数一致。 加法交换律：A + B = B + A 矩阵乘法A和B相乘，需要满足A的列数等于B的行数。 矩阵乘法很容易出错，尤其是两
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2023-09-01 18:40:57
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十二.Sparse模块 1.创建稀疏矩阵多数存储形式的稀疏矩阵都支持加/减/乘/除/幂运算,一部分存储形式还支持切片(1)不同存储形式的系数矩阵:稀疏矩阵的基类:class scipy.sparse.spmatrix([maxprint=50])
#注意:该类不能被实例化
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2023-08-16 16:30:59
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在学习Python科学计算的时候，常常需要将一个稀疏矩阵压缩，进而表示和运算，例如在进行摄影测量工作平差时的稀疏矩阵，图像压缩等，在Python的Scipy库中，有Sparse模块，包含七种常用的压缩方式，简要介绍。
首先简介名词，那所谓的稀疏矩阵，就是指一个很多项为0的矩阵，在稀疏矩阵中，其实还存在着矩阵的对称性的说法，表示矩阵的非零项沿着矩阵的对角线（Diagonal
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2023-08-05 11:05:06
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。1.sparse模块初探python中scipy模块中，有一个模块叫spars
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2023-06-02 23:41:03
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对于那些零元素数目远远多于非零元素的数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵，称为稀疏矩阵。 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法进行压缩存储。 对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。但是，这些存储空间的大部分存放的是0元素，从而造成大量的空间浪费。为了节省存储空间，可以只存储其中的非0
1：Spark ML与Spark MLLIB区别？Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库，现在已经逐渐不再被Spark团队支持，逐渐转向Spark ML库，Spark ML是面向DataFrame编程的。 2：Spark ML与Spark MLLIB中矩阵、向量定义区别？这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的，就是为了以后维护Spark ML方便。 
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2023-06-02 23:08:40
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稀疏编码最优化解法--概述
稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding.稀疏编码的目的是在大量的数据集中，选取很小部分作为元素来重建新的数据。
# 如何计算模块度的 Python 代码实现指南
模块度（Modularity）是网络分析中十分重要的一个指标，它衡量了图的社区结构的好坏。本文将为你详细介绍如何使用 Python 来实现模块度的计算。我们将分步骤进行分析，为确保你的理解，我会提供每一步的代码和注释。
## 一、流程概述
为了计算模块度，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-24 05:27:54
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一 背景在很多机器学习或者数据挖掘论文中，里面或多或少的涉及到算法复杂度分析。进一步思考，是如何得到的呢？很长时间里，我也感受到比较疑惑，阅读论文过程中，在涉及到这部分内容时，会直接跳过算法复杂度分析这快。其一是因为比较烧脑。虽然知道复杂度分析是对算法总体上的概况，用来进行算法间好坏的比较（由此可见，重要性）。其二是算法分析基础比较薄弱（个人主观上也是不想的）。算法复杂度在《数据结构》课程中也或多
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2024-05-01 13:55:49
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直接上代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# 序列转为稀疏矩阵
# 输入：序列
# 输出：indices非零坐标点，values数据值，shape稀疏矩阵大小
import numpy as np
def sparse_tuple_from(sequences, dtype=np.int32):
indices = []
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2023-06-02 23:19:25
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# 实现稀疏分解python代码教程
## 介绍
在机器学习中，稀疏矩阵分解是一种常用的技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式。在本教程中，我将教你如何使用Python实现稀疏矩阵分解。我是一名经验丰富的开发者，会一步步教你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 数据准备;
数据准备 --> 模型训练;
模
原创
2024-04-12 05:43:12
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1.背景 在数据科学和深度学习等领域常会采用矩阵格式来存储数据，但当矩阵较为庞大且非零元素较少时， 如果依然使用dense的矩阵进行存储和计算将是极其低效且耗费资源的。所以，通常我们采用Sparse稀疏矩阵的方式来存储矩阵，提高存储和运算效率。下面将对SciPy中七种常见的存储方式(COO/ CSR/ CSC/ BSR/ DOK/ LIL/ DIA)的概念和用法进行介绍和对比总结。2.稀疏矩阵简
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2023-12-18 20:14:37
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使用list的好处是，对于固定长度的情形，list各种操作都是被极致优化的，比如当我们想要直接通过下标获取元素时，其复杂度为O(1)，是高效的获取方式。但是，当我们需要频繁对list进行一些pop(0)或者insert之类的会同时改变list的长度和元素索引的操作时，会导致list在内存中复制，即空间复杂度为O(n)的操作；此外，如果频繁的ap
在这篇博文中，我将详细讲解如何使用 Python 计算图像的相似度，整个过程将涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有依赖项正确安装。以下是需要安装的基本库和版本。
| 库名 | 版本 | 备注 |
|---------------|------------
# 使用Python计算网络临近度
在当今的网络分析中，网络临近度（Network Proximity）可以帮助我们理解不同节点（例如社交网络中的用户、通信网络中的设备等）之间的相互关系以及其相对位置。通过Python编程，我们可以轻松地实现这种计算。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详细的步骤说明和相应代码，让你能够顺利实现这一功能。
## 流程概述
在实现网络临近度的过程中，我们可以将其
原创
2024-09-11 04:13:38
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利用直方图距离计算图片相似度计算公式：其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。利用平均哈希算法计算图片相似度计算步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的像素值的平均值比较像素
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2023-11-14 10:43:11
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1、什么是压缩感知信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美重建的信号。2、核心思想 第一个就是信号的稀疏结构。传统的shannon信号表示方法只利用了信号的带宽。但是在现实生活中，信号本身还有一些结构特点，相对于信号带宽的自由度，这些结构特点是由信号更小的一部分自由度所决定。换句话说就是在信号损失较小的情况下，这种信号可以用很少的数字编码表示。（压缩编码？类似于压缩文件，用较少的彪马表示原本来
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2024-06-21 22:26:11
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转自：，作者写的很好，轻松易懂。起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的
