sparse-matrix

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    sklearn.svm.LinearSVCで使用するスパース行列の表現

    各行（サンプル）がビットリスト（〜200 000ビット）で表される大きなデータセット（10 000行）があります。各ビットは不在を表しますまたはサンプル中の特徴の存在を示す。だから、それは大きな（10 000 x 200 000）高次元のスパースデータは、いくつかのメモリ空間を節約するために を設定していますは、各試料について、私は唯一の非ゼロのビットのインデックスを保存しています。私は、すべての
    python scipy scikit-learn sparse-matrix 2017-04-07

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    二重のSparseArrayを小包に書き込む

    SparseArrayはDoubleです。私はそれをParcelに書き込む必要があります。ここで は私のコードです： @Override public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) { SparseArray<Double> spa = new SparseArray<>(); spa.put(1, 0.8d);
    android sparse-matrix parcelable 2017-04-10

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    Rのスパース行列でPPMIを効率的に計算するには？

    私はqlcMatrix、svs、quanteda、tm、text2vecRパッケージ間とwordspace TERM-の行列に基づいて用語とコンテキスト（間PPMI（正のポイントワイズ相互情報）を計算する機能があるだろうと思っているだろう長期（文脈）共起） - 明らかにそうではないので、先に進んで自分自身を書いた。問題は、それは糖蜜としては遅いかもしれません。なぜなら、おそらく私は疎なマトリックス
    r matrix sparse-matrix information-theory 2017-04-11

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    SparseQR for Least Squares

    私が構築しているアプリケーションでは、残差を得るために大きなデータセットに対して線形回帰を実行する必要があります。たとえば、1つのデータセットは100万x 20,000次元以上です。小さなデータセットの場合は、RcppArmadilloパッケージのfastLmを使用していました。時間が経つにつれて、それらのデータセットも100万行を超えるようになります。 私の解決策は、スパース行列とEigenを使
    c++ r sparse-matrix eigen rcpp 2017-04-12

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    OpenACC - 疎行列ライブラリ

    私はOpenACCをC++の疎行列計算に使用しています。 OpenACC領域内で行列演算を使用する必要があります。 OpenACCと互換性のある疎なマトリックスライブラリはありますか？ 私が固有に使用していますが、私が手動で良いアイデアを鳴らしていない、ソースコードを変更しない限り、それはOpenACCと互換性がないようだ...
    c++ sparse-matrix eigen openacc 2017-04-13

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    pyspark rddにcsc_matrixをロードする方法

    RDDにロードする必要があるスパースcsc_matrixがあります。しかし、RDD はサポートなどcsc_matrixの直接ロードされていません。 sc.parallelize(my_csc_matrix) たちはRDDフレンドリースパースベクトルにcsc_matrixを変換することができます方法はありますか？
    python-2.7 pyspark sparse-matrix rdd 2017-04-15

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    DBSCANによるクラスタリング中のメモリエラー（大行列演算）

    異常値を除去するためにDBSCANでデータをクラスタリングしています。 scikit-learnでのDBSCANの実装では、ほぼ1 GBのデータを処理できないため、計算は非常にメモリを消費します。問題は既に述べられていますhere 次のコードのボトルネックは、非常にメモリを消費します（行列のサイズ：10mln×10mln）。 DBSCANの計算を最適化する方法はありますか？ 私の簡単な調査によれば
    python out-of-memory sparse-matrix dbscan 2017-04-18

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    ScikitのTFIDFポイントのリストNearest Neighbor

    私は1つのTFIDFに対してニーバーを実行できますが、それらのリストでは実行できません。 詳細を見る前に、私はこれをやっている理由について言及する必要があります。なぜなら、各データ点のニーバーを実行するのに非常に時間がかかり、ニーバーにポイントのリストが内部的に最適化されるからです。 NNのドキュメントに基づいて ： http://scikit-learn.org/stable/modules/g
    python-3.x scikit-learn sparse-matrix nearest-neighbor 2017-04-19

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    スパース行列の変数と制約を生成するためにパルプを使用する方法は？

    ありがとう、 私はパルプが初めてです。私はオンラインになったいくつかの例からパルプを学びます。これらの例は非常に役に立ち、mtselfによって単純なモデルを書くことができました。しかし、私はまだ複雑なモデルを構築するのは難しいと感じています。 スパース行列とコンプレックス制約を持つ複雑な例を投稿してください。 y = LpVariable.dicts（ "y"、（Factory、Customers
    sparse-matrix pulp 2017-04-20

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    固有：いくつかのサブ疎行列

    固有中でスパース行列を初期化するために、どのように、我々はこのようないくつかの他の行列またはベクトルと行列またはベクトルを初期化することができます： を：私が達成したいものを MatrixXf matA(2, 2); matA << 1, 2, 3, 4; MatrixXf matB(4, 4); matB << matA, matA/10, matA/10, matA; std::cou
    c++ sparse-matrix eigen 2017-04-21
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