2018年4月4日
sparse 7种格式
摘要： 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sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容， 阅读全文
posted @ 2018-04-04 19:13 change_world 阅读(1438) 评论(0) 推荐(0)
Python scipy.sparse矩阵使用方法
摘要： 本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法，其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合，下 阅读全文
posted @ 2018-04-04 18:57 change_world 阅读(9380) 评论(0) 推荐(0)
数组合并
摘要： 列合并/扩展：np.column_stack() 行合并/扩展：np.row_stack() >>> import numpy as np >>> a = np.arange(9).reshape(3,-1) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]] 阅读全文
posted @ 2018-04-04 16:13 change_world 阅读(292) 评论(0) 推荐(0)
one-hot
摘要： 机器学习算法无法直接用于数据分类。数据分类必须转换为数字才能进一步进行。 在本教程中，你将发现如何将输入或输出的序列数据转换为一种热编码，以便于你在Python中深度学习的序列分类问题中使用。 看完本教程后，你将会了解： · 1.什么是整数编码和One-Hot编码，以及为什么它们在机器学习中是必需的 阅读全文
posted @ 2018-04-04 15:40 change_world 阅读(1259) 评论(0) 推荐(0)