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当前主题:二元组存储稀疏矩阵

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详解Graph Embedding经典方法:算法原理、代码实现与应用样例

作者|沈伟臣(阅谦) 编辑|橙子君 出品|阿里巴巴新零售淘系技术 导读 我们都知道在数据结构中,图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构,如社交网络,交通网络,电商网站中用户与物品的关系等。以躺平APP社区为例,它是“躺平”这个大生态

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吴恩达机器学习课程记录

笔记地址:http://www.ai-start.com/ml2014 线性回归 回归问题损失函数一般为误差平方函数 mse 需要注意的事项: 变量的归一化,以免不同的量纲不同。要保证这些特征都具有相近的尺度,这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 不同的初始化,

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稀疏矩阵的三种存储方式

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≤i,j≤n ⒉三角矩阵:上(下)三角矩阵指矩阵的下(上)三角(不包括对角线)中的元素均为常数c或0的n阶矩阵。 ⒊对

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spark 类标签的稀疏 特征向量

一个向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法 密集:[1.0,0.0,3.0] 其和一般的数组无异 稀疏:(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含义(向量大小,序号,值) 序号从0开始 本地向量和矩阵 本地向量(Local Vector)存

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与机器学习算法有关的数据结构

拥有机器学习技能是不够的。你还需要良好的数据结构的工作知识。学习更多,并解决一些问题。 因此,你已经决定不再使用固定的算法并开始编写自己的机器学习方法。也许你已经有了一种新的集群数据的新方法,或者你可能对你最喜欢的统计分类包的局限性感到失望。 无论哪种情况,你

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Machine Learning On Spark——第一节:基础数据结构(一)

作者:周志湖 微信号:zhouzhihubyond 本节主要内容 本地向量和矩阵 带类标签的特征向量(Labeled point) 分布式矩阵 1. 本地向量和矩阵 本地向量(Local Vector)存储在单台机器上,索引采用0开始的整型表示,值采用Dou

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Spark MLlib知识点学习整理

MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法。MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合。 操作步骤: 1、用字符串RDD来表示信息。 2、运行MLlib中的一个特征提取算法来吧文本数据转换为数值的特征。给操作会返回一

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第02章 一个完整的机器学习项目(下)

(第一部分 机器学习基础)第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目(上) 第02章 一个完整的机器学习项目(下)第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 (第二部分 神经网络

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