更新： 29 JUL 2016由QR方法知，求矩阵$A$的特征值，大多需要先将其三对角化（详细方法见徐树方先生的教材。此处外链一个例子），即$$ T=Q^TAQ $$即找到正交矩阵$Q$使得$T$成为三对角矩阵。然而若$A$为大型稀疏矩阵，常用的方法如Householder和Givens变换都无法充分利用$A$的稀疏性，因此考虑直接计算$T$和$Q$的矩阵元以利用$A$的稀疏性加速运算。 
在机器学习中，特征是指对象、人或现象的可测量和可量化的属性或特征。特征可以大致分为两类：稀疏特征和密集特征。
原创
2024-05-15 10:37:50
98阅读
'''
by wufeil
进一步认识分子特征化:将化学分子结构作为到随机森林\CNN\RNN\GNN等机器学习模型的输入
如何将一个分子SMile表示的分子输入到机器学习/深度学习中呢？例如：CH3CH3CH3
这里将进行介绍。
使用机器学习处理分子数据最重要的一步就是将分子转换成机器学习算法可以处理的数据格式。
deepchem特征化分子的方法为Fe
一，相关概念㈠特殊矩阵：矩阵中存在大多数值相同的元,或非0元，且在矩阵中的分布有一定规律。⒈对称矩阵：矩阵中的元素满足 aij=aji 1
# Python矩阵稀疏化：概念与实现
## 引言
在数据科学和机器学习领域，处理大规模数据时，矩阵是不可或缺的工具。然而，许多数据集是稀疏的，意味着大多数矩阵元素都是零。稀疏矩阵不仅在内存使用上更加高效，而且在许多数学运算中也能够显著提升性能。因此，矩阵稀疏化是数据处理中的一种重要技术。
本文将介绍矩阵稀疏化的基本概念，Python中的实现方法，以及一些应用实例。
## 稀疏矩阵的基本概
一、稀疏向量与稀疏表示1、信号的稀疏表示：使用少量基本信号的线性组合表示一目标信号。2、稀疏向量（sparse vector）或者稀疏矩阵（sparse matrix）：一个含有大多数零元素的向量或者矩阵。二、稀疏矩阵方程求解本博客介绍正交匹配追踪算法OMP(orthogonal matching pursuit)。基本思想：不是针对某个代价函数进行最小化，而是考虑迭代地构造一个稀疏解X：只使用
转载
2023-12-20 17:22:32
353阅读
前言HS 光流法。光流法简介人的眼睛与被观察物体发生相对运动时，物体的影像在视网膜平面上形成一系列连续变化的图像，这一系列变化的图像信息不断 "流过" 视网膜,好像是一种光的 "流"，所以被称为光流。像素点定义的，所有光流的集合称为光流场。通过对光流场进行分析，可以得到物体相对观察者的运动场。在这过程中分析的算法称为光流法。HS 光流法的推导 HS光流计算基于物体移动的光学特性的两个
Table of Contents 1. 稀疏表示理论背景1.1. 稀疏表示的由来1.2. 啥是高维数据1.3. 高维数据的特点1.4. 稀疏表示原理2. 过完备字典完成稀疏表示理论计算理论2.1. 稀疏求解的方法2.2. 字典构造的方法3. 总结 稀疏表示理论背景稀疏表示的由来稀疏表示理论最早是在研究信号处理应用中发展起来得。其基础是多尺度分析理论，在此基础上拓展，形成了相应的理论框架。主
转载
2024-05-29 05:38:07
538阅读
1. coo存储方式采用三元组(row, col, data)(或称为ijv format)的形式来存储矩阵中非零元素的信息。 coo_matrix的优点：有利于稀疏格式之间的快速转换（tobsr()、tocsr()、to_csc()、to_dia()、to_dok()、to_lil()；允许重复项（格式转换的时候自动相加）；能与CSR / CSC格式的快速转换 coo_matrix的缺点：不能直
转载
2024-02-04 21:41:53
132阅读
对于一个矩阵而言，若数值为零的元素远远多于非零元素的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。稀疏矩阵在工程应用中经常被使用，尤其是在通信编码和机器学习中。若编码矩阵或特征表达矩阵是稀疏矩阵时，其计算速度会大大提升。对于机器学习而言，稀疏矩阵应用非常广，比如在数据特征表示、自然语言处理等领域。用稀疏表示和工作在计算上
转载
2023-10-20 17:15:30
106阅读
稀疏模型求解，是给定字典或固定基D，求解对图像或信号x的最逼近原始真实图像的稀疏系数α的过程。当前，关于稀疏求解问题的优化算法大致归纳为：针对范数近似求解算法 在范数近似求解算法中，最典型的稀疏求解算法是贪婪算法及其变形算法[1-2]。基于上述稀疏表示模型，贪婪算法是针对以下问题提出的：&nb
转载
2023-09-18 16:39:55
72阅读
稀疏表示学习笔记（一）-- 稀疏建模稀疏表示学习（一）1. 稀疏建模介绍 - Sparse Modeling补充理解2. 总结： 稀疏表示学习（一）本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro 课程。该课程可以在 Bilibili 上找到学习资源。本节部分笔记参
转载
2024-06-13 06:11:58
118阅读
特征选择和稀疏学习子集搜索与评价对象都有很多属性来描述，属性也称为特征（feature），用于刻画对象的某一个特性。对一个学习任务而言，有些属性是关键有用的，而有些属性则可能不必要纳入训练数据。对当前学习任务有用的属性称为相关特征（relevant feature）、无用的属性称为无关特征（irrelevantfeature）。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为特征选择（featur
原创
精选
2024-01-17 13:29:01
1201阅读
各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征与处理。内容有：（1）归一化、（2）标准化、（3）处理缺失值那我们开始吧。特征预处理采用的是特定的统计方法（数学方法）将数据转化为算法要求的数字1. 数值型数据归一化，将原始数据变换到[0,1]之间标准化，数据转化到均值为0，方差为1的范围内 缺失值，缺失值处理成均值、中位数等2. 类别型数据降维，多指标转化为少数
转载
2024-05-07 08:25:15
26阅读
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种广泛用于统计和机器学习领域的特征选择算法。背景和基本概念：LASSO是一种线性回归算法，它通过在损失函数中引入L1正则化项来实现特征选择和模型的稀疏化。这种方法不仅可以避免过拟合，还可以有效地减少特征维度，提高模型的可解释性。损失函数：
LASSO回归的目标是最小化以下损失函数：
\[
# 稀疏化架构SPU
稀疏化架构SPU（Sparse Processing Unit）是一种用于高效处理稀疏数据的计算架构。在传统的计算架构中，对于稀疏数据的处理往往会浪费大量的计算资源。SPU通过利用数据的稀疏性，优化稀疏数据的计算过程，提高计算效率。
## 稀疏数据的特点
稀疏数据是指数据中大部分的元素都是零或者接近零。在很多实际应用中，如自然语言处理、图像处理、推荐系统等领域，都存在大
原创
2023-08-02 10:01:11
275阅读
# Python 稀疏数据归一化的实践之路
在数据科学与机器学习的应用中，数据的有效性和准确性决定了模型的性能。如何在面对稀疏数据时进行恰当的归一化，成为了每位数据工程师与科学家的必修课。本文将通过实际问题深入探讨这一主题，并在Python中给出具体的示例。
## 什么是稀疏数据？
稀疏数据是指大部分数据项为空或为零的数据集。例如，在用户购买行为数据中，用户和商品的组合可能只有少量是购买过的
4.5 应用：稀疏矩阵 稀疏矩阵(Sparse Matrix)：一个矩阵中大部分元素都是零元素的矩阵(m × n)，即其非零元素个数k << m × n。 与稀疏矩阵相反的是稠密矩阵。 &nb
转载
2023-11-16 18:33:18
5阅读
分布式算法设计1).MapReduce 在Map和Reduce两个基本算子抽象下，所谓Hadoop和Spark分布式计算框架并没有本质上的区别，仅仅是实现上的差异。阅读了不少分布式算法的实现(仅仅是实现，不涉及原理推导)，大部分思路比较直观，大不了几个阶段的MapReduce就可以实现。这里主要介绍一个曾经困扰我好久且终于柳暗花明的问题，即“大规模稀疏矩阵乘法”。
转载
2023-11-11 16:31:34
179阅读
文章目录稀疏矩阵Scipy 矩阵存储矩阵属性通用方法稀疏矩阵分类COO - coo_matrix适用场景优缺点实例化方法特殊属性代码示例CSR - csr_matrix适用场景优缺点实例化特殊属性CSC - csc_matrix实例化特殊属性BSR - bsr_matrix实例化特殊属性代码示例优缺点DOK-dok_matrix适用场景实例化方法优缺点代码示例LIL-lil_matrix适用场景
转载
2023-08-05 23:31:08
248阅读
