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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
我正在尝试在一个非常大的数据集上训练一个线性模型。特征空间很小，但是有太多的样本无法保存在内存中。我在动态计算Gram矩阵，并试图将其作为参数传递给sklearn Lasso (或其他算法)，但是，当我调用fit时，它需要实际的x和y矩阵。你知道如何在不存储原始矩阵的情况下使用“预计算”功能吗？
浏览 2修改于2015-01-19得票数 3
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
我正在用OpenGL (webgl)做3D透视投影，用统一矩阵自己做。每个东西都很好，但我有一个3:2 (600 Pxx400px)的纵横比，这扭曲了所有的几何图形。在2D中，我用x和y分别除以1/宽度和1/高度来修正模型矩阵中的这一点。@_pMatrix = [
浏览 5修改于2014-11-04得票数 0
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我需要找到一个转移矩阵x的平稳分布P。过渡矩阵是一个非常大、极稀疏的矩阵，它的构造使得所有的列之和为1。由于平稳分布是由方程Px = x给出的，所以x就是与特征值1相关联的P的特征向量。] = eigs(P, 1, 1.01);鉴于我知道1是特征值，我想知道是否有一种更好的方法来计算特征向量，或者是一种更有效地利用内存的方法，因为我实际上不需要中间的大密度矩阵如果有人对我应该如何处理这个问题有任何想法的话，我将非常感激，因为这是一个我要做很多次
浏览 3提问于2014-04-09得票数 2
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我单独使用模型矩阵将我加载的模型(从Blender装载的猴子脸)从模型空间传输到vbo中。然而，这个模型是难以置信的扭曲(延伸到无穷大)，我很困惑为什么会发生这种情况。显示模型一直围绕y轴旋转，试图清楚地显示我的问题。我确信我加载的OBJ模型是有效的。熔岩纹理被绑定到模型上，使模型更容易被看到。
视频还显示控制台，显示当前矩阵，我要发送到我的顶点着色器。在内存中，矩阵按行-主要顺序
浏览 2提问于2016-05-31得票数 1
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关于培训LDA：经过培训，现在我们有了一个新的LDA模型，因此我们可以使用它来预测哪些主题具有新的文档。但在向模型提供新文档之前，我们需要将其转换为单词向量，其向量长度将是我们的字典长度
浏览 3提问于2017-09-26得票数 1
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我试图在R中创建一个大的矩阵，并用一个拟合模型的预测值填充它。我在远程服务器上创建了矩阵，并使用for循环来填充它。然而，在我的计算机上，填充矩阵的过程仍然占用了大量的物理内存。我怎么才能避免这种情况？
浏览 3提问于2013-12-30得票数 0
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为了找出相机之间的关系，我需要计算出单形矩阵。后者通常是通过在图像中找到特征并进行匹配来计算的。因此，我认为我可以手工计算出“单字矩阵”，我认为这将导致比执行特征匹配更精确的方法。编辑：在校准鱼眼镜片之后，我得到了一个带有焦距f=620的矩阵K，用于1024x768大小的图像。这是否被认为是一个大的或小的焦点length？
我的相机位于直径为1米的圆圈上。下面的解释对我来说很清楚，由于相机之间的“大”翻译，我对相对接近它们的物体有显
浏览 1修改于2020-08-05得票数 2
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我有一个以稀疏矩阵的scipy.sparse格式之一存储的数据矩阵，以及一堆我需要预测的结果。基本上，我想为每个结果拟合一个线性模型。由于数据集非常大(数万)，因此我使用SGDRegressor进行此操作。现在，我有了我的特征矩阵：Out[62]:
<77946x72239 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>''<type 'n
浏览 3提问于2014-01-18得票数 0
我正在尝试构建一个回归模型，其中底层特征矩阵非常大( 73K列，418K行)，并且非常稀疏(58M非零值，约占整个矩阵的0.2% )。我将矩阵坐标表示为DataFrame，其中第一列是行坐标i，第二列是列坐标j，第三列是第{i,j}位置的值。例如，下面的矩阵： +-+-+-+|2|0|0|+-+-+-+ 表示为 +-+-+-----++-+-+-----+
|0|1| 1 |
浏览 18提问于2020-10-04得票数 2
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我有一个大小为10000,784的输入数据矩阵，这意味着我有10,000幅28x28矩阵的图像。我重塑了矩阵这使得矩阵大小为280000x28。layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)))在拟合模型时当我有一个大矩阵而不
浏览 1提问于2019-11-18得票数 1
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我在AMPL中有一个很大很复杂的LP模型。我需要从我的Ax<= b LP(即)中提取格式，我需要以矩阵A、b和所有变量的形式提取所有数据，以便连接到一个大的向量x中。
我怎么能这么做？
浏览 0修改于2018-11-15得票数 0
我想在DirectX11中为Windows Phone应用程序呈现一个分层模型，但不确定如何呈现基于树的分层模型。在OpenGL中，一般的流程看起来是这样的: 1.推入矩阵2.放下用于该节点的顶点(通过glVertex调用) 3.在节点的子节点上递归4.弹出矩阵
但是，我不确定这在DirectX中会是什么样子，建议您首先将所有顶点和顶点索引复制到一个大缓冲区中对于传统的分层模型来说，这似乎有点不方便，因为这意味着我需要对同一棵树执行两次迭代才能加载和显示分层模型。像这样
浏览 4提问于2013-04-28得票数 0
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假设我有一个预先训练的LSA模型，它给了我一个300维词向量，当我试图比较两个句子的语义一致性时，我想知道在哪种情况下LSA模型会比BERT表现得更好？我想不出为什么LSA在这个用例中会更好--因为LSA只是一大袋单词矩阵的压缩。
浏览 5提问于2020-03-03得票数 0
我有一个1437X159X1251大矩阵，我想将一个1437x159矩阵插入到大矩阵的中间，使大矩阵1437x159x1252更大。我该怎么做呢？谢谢。
浏览 0提问于2013-06-21得票数 0
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我得计算混乱矩阵。但我不知道怎么算。预测IO模型的输出可分为正、负、中性三大类。当我的输出有两个以上的类时，谁能告诉我如何计算混淆矩阵。这可能是个愚蠢的问题，所以请指导我如何实现我的目标。
浏览 4修改于2015-11-03得票数 0
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我正在尝试获取线性模型(如下所示)的汇总统计信息(summary())，该模型使用原始数据集的1000个排列来创建1000个随机数据集(大矩阵)。random_model[i] <- coef(lm(weighted_degree ~ age + sex + age*sex, data=random_data))
} 我不是简单地尝试比较模型以获得总体p值，而是希望获得模型中使用随机排列的每个变量的t值。
浏览 24提问于2020-10-27得票数 0
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