2022年3月21日
稀疏矩阵的概念介绍
摘要： 在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以 阅读全文
posted @ 2022-03-21 10:56 deephub 阅读(400) 评论(0) 推荐(0)