sparse-matrix

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私は密行列のI /しきい値を下回っているフィルタ値を変換し、0.0にこれらを有効にする方法d d = np.random.rand(4,4); d >>> array([[ 0.95969707, 0.91678543, 0.28401043, 0.27390336], [ 0.50924662, 0.37591608, 0.32424021, 0.56422093], [

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最速ダミー変数変換パッケージ/関数

私は、xgboostパッケージで使用するためにダミー変数に変換する必要のある因子変数の束を持つデータフレームを持っています。私は現在、の機能をcaretに使用していますが、それはかなり良いですが遅いです。この変換をより速く行う方法はありますか？

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scatter_nd_add（）TensroFlowのスパース追加の例

tf.scatter_nd_add()を2Dテンソルに適用するのが難しいです。ドキュメンテーションは少し不明で、スパースアップデートの例は含まれていませんが、フルスライスアップデートの場合のみです。形状の2次元テンソル[None, 6] indices - - 形状の2次元テンソル[None, 6] ref - 形状のゼロの2D可変[None, 6] updates：私の場合は、以下であります

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メモリエラー：2つの行列を掛ける

私は次の問題を抱えています：13M + nnz個の要素と約サイズのベクトルを含む非常に大きな疎行列を持っています。 99k +。これは、反復的に乗算し、それが動作するcrsマトリックスで保存するときですが、完了するのに3時間かかります。したがって、私はベクトルを対角行列に変換するので、直接2を掛けることができます。しかし、私は常にメモリエラーを起こしています（64ビットオペレーティングシステムの8

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scala error：コンストラクタを予期した型にインスタンス化できません。

私はスカラーで2つの大きな行列の行列乗算のためにこれをしようとしています。以下は、乗算のための論理です： M_とN_は、この2つのクラスの2 RDDSです： case class M_Matrix (i: Long, j: Long, v: Double) case class N_Matrix (j: Long, k: Long, w: Double) しかし、私は次のエラーを取得し

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Tensorflowでは、複数のSparseTensorをsess.run（）に渡す方法

私は非常に疎なデータセットを持っていますが、メモリの制約から、それらを疎な方法で表現することを余儀なくされています。したがって、tf.sparse_placeholderとtf.SparseTensorValueを使用することを考えています。私は計算グラフに1つ以上tf.SparseTensorValueを渡す必要があります。ただし、次のエラーが発生します。 ValueError: settin

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numpyのアレイのサブセットのエラー

Iは、整数値でnumpyのスパースマトリックスタイプ scipy.sparse.dok.dok_matrix のA1を有しています。私はそれらの両方が形状（1,10000）を持っている A2[A1>0] によってタイプ numpy.matrixlib.defmatrix.matrix の別の整数行列A2をサブセットするためにそれを使用しようとしています。それは A1[A1>0] を

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テンソルは、列内の複数の入力を持つカテゴリフィーチャをどのように処理しますか？

例えば、私は、次のCSV形式でデータを持っている： csv col0 col1 col2 col3 1 A E|A|C 3 0 B D|F 2 2 C | 2 カンマで区切って各列は一つの特徴を表しています。通常、フィーチャはワンホット（例えばcol0、col1、col3）であるが、この場合、col2のフィーチャは複数の入力を有する（|によって分離される）。テンソルが疎