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如何找到大矩阵中小矩阵的最佳“匹配”？例如： [4,5,6],
[6,0,1,9,0],[2,8,2,1,0],匹配定义为矩阵中的数差，所以位置(1,1)上的匹配就好像从小到小的数在0上的大矩阵(所以从小矩阵到大<
浏览 0修改于2018-11-26得票数 3
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我有一个巨大的维数NumPy矩阵(1919090,140，37)。现在，要在内存、本地或服务器的任何地方安装这么大的东西并不容易。所以我想把NumPy矩阵分解成更小的部分，比如(19,000,140，37)，然后在上面训练一个Keras模型。我存储模型，然后再次加载它，并继续在下一个矩阵部分进行培训。我重复这一点，直到对所有100左右矩阵位的模型进行训练。有办法吗？
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
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我正在寻找一种更有效的方法来识别Gurobi模型(!)中的极值矩阵系数。模型已经建立。对于“极端”，我指的是特别小或大的系数，这些系数对模型的数值性能有负面影响。= 0.0 and abs(coefficient) < 10e-4) or abs(coefficient) > 10e7:我认为Model.getA
浏览 9修改于2022-01-10得票数 0
我使用带有外生变量的向量自回归模型对具有季节性的每日订单进行建模。我使用了'vars‘包，它具有适合模型的函数。我在没有使用外生变量的情况下得到了预测，但我必须包括它们。我的外生变量矩阵包括营销信息和大量的0和1。它是一个1218 x 123大小的矩阵。我的内生变量是一个1218x4大小的矩阵。下面是R代码。我真的需要帮助如何用我的预测来解决这个问题。season =366, exogen=x1)
predictions <-predict(vardat
浏览 6修改于2014-07-04得票数 0
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我有一个矩阵A的递归计算(这将是一个帽子矩阵)，例如：对于每一步i，我都需要A(i)的跟踪。在R中是否有比以下实现更快的实现方法：set.seed(123)steps <- 10 traceA[[i]] <- sum(diag(Amat[[i]]))p
浏览 0修改于2013-07-30得票数 3
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我是新计划的，我在方案中遇到矩阵的问题。我需要创建一个函数，用一个大方阵和一个小方阵(条件是:小的长度应该是大方阵的除数)，通过对大的矩阵和小的矩阵进行运算，创建一个新的矩阵。我已经成功地将大矩阵分解成我想要的大小，并且我成功地对它进行了操作以获得结果。我想要的是一个函数，它需要两个不同的方阵--一个大的和一个小的，把大的一个除以和小的一个一样的大小，对它们进行运算，创建一个新的矩阵，如果大的<em
浏览 2修改于2018-01-06得票数 0
我正在尝试实现一个电影收视率的基线预测模型(类似于来自NetFlix奖的各种基线模型)，通过随机梯度下降来学习参数。但是，因为这两个解释变量都是分类的(用户和电影)，所以设计矩阵非常大，无法适应我的RAM。干杯,
浏览 4提问于2016-08-01得票数 0
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我有一个二维数组(矩阵)及其数组(1D)表示，我想知道项目在矩阵中的x位置与相应项数组表示的索引之间的关系。解释：让我们说我有3x4大小的矩阵：Array = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
项'6'在矩阵中的位置是[1][1]，在数组中的位置是[5]。所以我想知道的是b/w [1][1]和[5]在3x4大小
浏览 2修改于2015-01-19得票数 0
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nrow = 3, ncol = 3) [,1] [,2] [,3][2,] 9 1 8[1,] 1 2 3[3,] 7 8 9
也就是说，通常情况下，产生一个矩阵，其中小值倾向于接近其他小值，而大</em
浏览 0修改于2018-04-24得票数 2
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我需要乘两个不同大小的稀疏矩阵(元素)。以下是矩阵：(2, 3) 20.0(6, 7) 80
(2, 3)1.0如您所见，matrix1比matrix2大。我需要将它们相乘，使matrix2中不存在的元素(在本例中是元素(6, 7) )保持不变。我需要的输出如下：(2, 3) 20.0
浏览 1修改于2016-05-17得票数 0
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但混乱矩阵的结果却是大而不显的。1 2014-01-17 40.12 40.44 39.47 40.01 19262500 40.01[1] 4473 7<- predict(ySVMmodel, yTestset[,-5])> summary(ySVMmodel)
svm(formula = CloseMax.
12.
浏览 1提问于2014-01-21得票数 0
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我有这4个矩阵，我想通过传递n:小矩阵的个数和输出矩阵行列示例，动态地将它们组合成一个大矩阵： [ 3 4]]
[ 7 8]]
[15 16]]][[ 1 2 5 6] [ 9 10 13 14]
[11 12 15 16]]
浏览 2修改于2016-05-02得票数 0
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我们需要缓存一个非常大的距离矩阵。 我们使用的是按调用收费的地图提供商，因此我们需要进行许多小调用，然后将矩阵统一到一个矩阵中。对于没有计算的矩阵单元，我们可以插入一个非常大的数字，比如说inf 因此，让我详细说明一下(为了简单起见，我们假设我们有两个矩阵)： a b c d c [2 7 0 9]
浏览 25提问于2021-03-30得票数 0
我有一个大的稀疏数据矩阵(包字，超过大量的条目)。在sklearn模型(如RandomForest )中，我可以很容易地将其视为稀疏矩阵。但是，如果我想使用Catboost，我需要将它转化为一个稠密矩阵。我想知道是否有任何有效的方法来处理Catboost，这不会导致这种情况吗？
浏览 0修改于2017-11-01得票数 3
我的代码读取7个图像文件夹，从7个矩阵中提取特征，并使用"vertcat“在一个大矩阵中收集所有7个矩阵，总共有一个包含1745幅图像特征的矩阵，我想使用多支持向量机分类器对它们进行分类。我的操作系统是Windows 7 64位
Matlab 2016a 64位
浏览 0提问于2016-11-09得票数 0
21[3,] 3 8 13 18 23[5,]5 10 15 20 25[1,] 1 4 7 10 …………………… 19
[2,]
浏览 4提问于2014-05-27得票数 2
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我有一个小矩阵：colnames(SMALL)<-c("25","36","48")看上去：18 1 4 748 3 6 9LARGE<-matrix(0,4, 4)
co
浏览 1提问于2014-05-22得票数 0
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我有一个非常大的稀疏矩阵(使用sparse.model.matrix(~.- 1，数据=训练)，并希望在此基础上训练一个朴素贝叶斯模型。除了glmnet之外，还有没有其他包可以接受稀疏矩阵，或者这是我唯一的选择？
浏览 0提问于2013-06-21得票数 4
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