我有一个SQL表，其中包含表示10分钟条的行：( "Value" double precision,
数据是稀疏的：00:20:00, 74我希望能够生成采用最后一个值的缺失行
浏览 1提问于2016-08-25得票数 0
我正在尝试构建一个基于表格数据集的二进制分类器，该数据集相当稀疏，但是培训失败了，有以下消息：
错误消息导致培训管道失败:通过验证的输入行太少。在1169548项输入中，有194项有效。显式地提到了检查每个列的空性，但是我看不到在dataset选项卡上设置或检查列的空性的任何方法(也许文档已经过时了？)此外，显式地提到，缺失的值被视为null，
浏览 19提问于2022-06-30得票数 3
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我有一个大数据集(10 000行)，其中每一行(样本)都由一个位列表(~200 000位)表示，.Each位表示示例中缺少或存在该特性。所以，(**10 000 x 200 000**)是一个大型的高维稀疏数据集
为了节省一些内存空间，对于每个样本，我只保存非零位的索引。对由sklearn.svm.LinearSVC表示的数据进行了线性支持向量分类模型( sklearn.svm.L
浏览 5提问于2017-04-07得票数 1
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我试图使用稀疏矩阵为580万行和两个分类列的一组数据生成虚拟变量。这些数据的结构如下：nlevel(Var1)：21万(级别包括1到21万之间的所有数字)
nlevel，并基于行Var1值(确定矩阵中的行)和行</
浏览 4提问于2017-06-22得票数 1
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我有一个稀疏矩阵，它只有三个对角线中的元素。例如。我还有一个列向量，其中我希望将稀疏矩阵的每一行中的每个元素乘以列向量的每一行中的对应元素。在MATLAB中是否有一种有效的方法来做到这一点？如果稀疏矩阵称为A和列向量B，我只尝试过
A.*repmat(B,[1,9
浏览 0提问于2016-03-25得票数 1
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在使用python包对4.2L+行事务数据(以稀疏矩阵的形式)应用先验(支持Python0.01)和association_rules函数时，频繁项目集和关联规则的生成花费了太多的时间。样本交易稀疏矩阵(pandas DataFrame)，MBA的输入数据：
Invoice no./ Products Shirt T-shirt Jeans Footwear2 0 0
浏览 5提问于2018-10-31得票数 1
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我有一个包含50000个字符串向量的列表，由6000个唯一字符串组成的各种组合组成。显然，在组合行之前，创建行列表需要消耗更多的内存，而不是直接填充稀疏<
浏览 1提问于2018-07-16得票数 18
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数据本身并不稀疏，因此我不介意将其转换为任何其他密集表示形式(我更喜欢这样)。
在我的程序中的某个时候，我需要在我的训练数据(随机位置)中添加数百万个新的数据记录(实例)。我使用了v堆栈，并尝试将其转换为密集矩阵，但要么效率低下，要么未能给出正确的结果(详见下文)。有什么办法能有效地完成这个任务吗？我正在实现DAgger算法，在第一次迭代
浏览 8提问于2015-10-02得票数 1
我正在试图找到最好的方法将我的数据转换成一个数字/枕木稀疏矩阵。我不需要用这种格式做任何繁重的计算。我只需要能够把数据从一个密集的，太大的内存csv转换成某种东西，我可以把它传递给一个sklearn估计器。我的理论是，稀疏化的数据应该放在内存中。hash(str(ixx) + '_' + f)) %
浏览 0提问于2014-11-11得票数 0
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在python中，是否有一种矢量化的有效方法来计算稀疏数组u到稀疏矩阵v的余弦距离，从而生成一个与cosine(u,v[0]), cosine(u,v[1]), ..., cosine(u, v[n])对应的元素数组[1, 2, ..., n]。
浏览 5提问于2016-04-28得票数 5
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我有一个很大的稀疏矩阵，我想得到每一行的最大值。在numpy中，我可以调用numpy.max(mat，axis=1)，但是我找不到类似的函数来处理scipy稀疏矩阵。对于大型稀疏矩阵，有没有什么有效的方法来获得每行的最大值？
浏览 0提问于2013-04-14得票数 6
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我使用的是H2O，维数为70万x ~800,000的SVMLight稀疏矩阵。磁盘上的文件大小约为800 on。但是将它导入H2O占用300 it的内存？我可以创建和存储稀疏矩阵在RAM中使用矩阵包比较快。稀疏矩阵在这种情况下需要1.2GB的RAM。下面是我的代码：h2o.init(nthreads=-1,max_mem_size = "512
浏览 1提问于2017-10-31得票数 0
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我正在使用python中的稀疏矩阵，我想知道是否有一种有效的方法来删除稀疏矩阵中的重复行，并且只保留唯一的行。我没有找到与它相关的函数，也不确定如何在不将稀疏矩阵转换为密集矩阵并使用numpy.unique的情况下完成它。
浏览 0提问于2017-09-09得票数 5
我知道有些矩阵有很多数据，而另一些矩阵主要是0或者是空的。但是，创建SparseMatrix对象以容纳稀疏填充的矩阵比创建一个DenseMatrix对象来容纳稀疏填充的矩阵有什么好处呢？就方法而言，它们似乎都提供了或多或少相同的操作。
我也想知道什么时候你会使用矩阵对象来保存数据--就像在什么情况下比使用其他两种数据更有利或者更好。
浏览 4提问于2014-07-11得票数 0
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y (每个序列的每个观察的标签)，其中包含一个热向量。然而，这并不是必须的！由于可能的单热向量的数量仅为size_of_vocabulary，因此y可能只是一个num_of_training_sequences大小的数组，其中包含对预先分配的单热向量的引用(也称为指针)。这样，如果两个序列以相同的单词结束，并且应该具有相同的热向量，那么它们将只引用该热向量在内存中的相同地址。
每个
浏览 1提问于2020-05-17得票数 0
我注意到了在使用scikit学习在输入维为24700 x 11200的数据集上训练svm分类器时非常奇怪的行为。一旦分割成训练/测试集，训练数据部分有>18500个样本。首先，我加载一个CSV数据，其中每一行是一个句子，有24700行(样本)。然后，我调用一系列NLP进程来处理这些行，以提取特征(如n-gram、pos标记)，并将原始数据转换为一个24700×m<e
浏览 4提问于2017-07-19得票数 0
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我们有一个包含数亿行的mysql数据库表。我们在对它执行任何类型的操作时都会遇到问题。例如，在任何可预测的时间范围内添加列都变得不可能。我们并不局限于将这些数据保存在mysql中，但我想知道是否有适用于mysql或一般数据库的策略，用于更新大型表的模式。有一种想法我并不特别喜欢，那就是用旧的模式和额外的列创建一个新表，并对统一结果的视图运行查询，直到所有数
浏览 0提问于2017-05-16得票数 0
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我在处理内存映射文件。每个文件都使用截断分配(请参阅man 2截断)。然后是内存映射，应用程序根据需要将条目写入文件的各个部分。这部分很简单。我认为有三种选择：
研究删除稀疏文件的部分，使其更加稀疏<
浏览 0提问于2020-03-20得票数 2
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在字符串上掩蔽一个双倍
、、、
这是MatLab的一个问题.我有两个矩阵，一个是一个(5x1倍)：2 1 第二个矩阵是(5x3字符串)，空格不显示字符：bc ghija f j
浏览 3提问于2015-02-11得票数 1
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