sparse-matrix

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私はgurobipyで私のモデルをコーディングしました。制約とコストベクトルの行列を求めたいと思います。アクセスする方法はありますか？

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私はPython 3の感情分析で手をかけていましたが、文書のベクトル化にbag-of-wordsモデルのTDF-IDFベクトル化を使用していました。だから、それに精通している人にとっては、結果として得られる行列表現は疎であることは明らかです。ここに私のコードのスニペットがあります。まず、文書。 tweets = [('Once you get inside you will be impres

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例</p> <pre><code>2 5 1 </code></pre> <p>ため、私はグラフのエッジを示す各ラインのテキストファイルを有する

未知のサイズのスパース行列を作成するには、私が作成するノード2と5の間の重量1のエッジを示しますこれらのタプルを使用してスパースな隣接行列を作成します。通常、私は疎行列を初期化して、 G = scipy.sparse.lil_matrix((n,n)) ここで、nはグラフのノード数です。しかし、この場合、私は何が 'n'であるか分からない。ファイルの行をループして最大ノードインデックスを見つけ

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Rデータを並べ替え

私は同じ人が書いたテキストをたくさん持っており、それぞれのテキストに使用するテンプレートを見積もっています。私はこのことについてつもりな方法は次のとおりです。は、すべてのテキストためTermDocumentMatrixは、各ペアの生のユークリッド距離がためにより大きいX距離（10を任意のペアをカット取る作成します引数）は森復帰いくつかの要約統計情報と各テンプレートの一例を平ら私は距離の

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Pythonで疎な行列を徐々に作成するには？

私は共起する行列を作成しています。これは、1Mから1Mの整数値のサイズです。行列が作成された後、私が実行する唯一の操作は、各行（または列は対称行列であるため）ごとに上位N個の値を取得することです。私はそれをメモリに収めるには、疎な（sparse）マトリックスを作成する必要があります。大きなファイルから入力データを読み込み、2つのインデックス（行、列）のインクリメンタルな更新を更新します。 Sp

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Sklearn：Decision関数を高速化する方法

私はHashingVectorizer [（n_features = 2 ** 24、binary = True、ngram_range =（1,2））を使用して、Sklearnの4709の別々のバイナリロジスティック回帰分類子をトレーニングしてマルチラベルテキスト分類を実装しています。 ]。精度はかなり良いですが、予測待ち時間が巨大です。学習された行列の平均希薄化率は0.967であり、行列の形

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キャレット内のどのモデルがXに疎行列を使用できますか？

caret::trainの中にxというスパース行列を使用したいと考えていますが、その多くがデータフレームを期待しているようです。私はXGboostとcaretの疎行列を使用することができましたが、nnetとELMの両方にデータフレームが必要なようです。コードで気付いたように、キャレットはnnetとELMモデルのデータフレームにxを変換しようとします。スパース行列をサポートするモデルのリストはあり

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quanteda dfmSparse matrix-> data.frame-> h2oを変換すると、不要なNaNの最初の行が追加される

quantedaで作成された10025x1417 TFIDF dfm行列があります。（実際のクラスはdfm-matrixのサブクラスであるdfmSparseです）。 as.data.frameとas.h2oでh2oに変換すると、1002 x1417が間違って追加され、最初の不要なNaNが追加されます。パフォーマンス上の理由から、完全な高密度マトリックスで一時的なdfを作成したくありません。次の

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TensorFlowでtf.nn.embedding_lookup_sparseを使用するには？

tf.nn.embedding_lookupを試してみましたが、動作しています。しかし、それは高密度の入力データを必要とし、現在は疎入力用にtf.nn.embedding_lookup_sparseが必要です。次のコードを書いていますが、エラーが発生しました。 import tensorflow as tf import numpy as np example1 = tf.SparseTe

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スパース行列をMATLABにインポートする際にエラーが発生する

私は、779641行のスパース行列ファイルを持っています。私はファイルを "file_matrix2.dat"と命名した。ファイルの数行のサンプルは次のとおりです。 0 547 1 1 547 1 2 539 0.500000 2 540 0.500000 3 512 0.333333 3 515 0.333333 この疎な行列ファイルをmatlabにインポートします。ファイルのサイ