稀疏是指大多数元素为零或不活动的数据或结构。在机器学习和数据处理中，在处理高维数据集时经常出现稀疏数据，例如基于文本的数据或推荐系统。例如，在文档-术语矩阵中，每一行表示一个文档，每一列表示一个单词。大多数文档只使用所有单词的一小部分，使矩阵中的许多元素为零。 稀疏表示有利于减少计算和存储成本，因为它们允许算法仅关注非零或活动元素。这种效率使得稀疏方法在自然语言处理 (NLP) 等领域至关重要，在NLP中，稀疏词嵌入是常见的，在推荐系统中，用户-项目交互矩阵通常是稀疏的。 虽然稀疏性提供了效率，但它也带来了挑战，例如在内存中有效处理数据，并确保为密集数据设计的算法可以有效运行。像SciPy这样的工具和框架以及机器学习框架中的专用库为稀疏矩阵和操作提供了强大的支持。
什么是稀疏向量？
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时间序列数据与其他数据类型有什么区别？
时间序列建模中的残差是指时间序列的观测值与模型预测的值之间的差异。简单来说，当模型预测或预测未来值时，它基于现有的数据模式。时间序列中每个点的残差是通过从同一时间点的实际观察值中减去模型的预测值来计算的。这些残差对于评估模型的性能至关重要。
嵌入大小与准确性之间的权衡是什么？
上下文嵌入，例如BERT (Transformers的双向编码器表示) 生成的上下文嵌入，与Word2Vec等传统嵌入的不同之处在于，它们捕获了特定上下文中的单词含义。这意味着单词的嵌入基于句子中周围的单词而改变。
例如，单词 “bank
向量搜索中的嵌入是什么？
向量使用专门的数据结构存储在数据库中，这些数据结构适应其高维数并支持有效的检索操作。这些数据结构旨在处理矢量数据的独特要求，例如支持快速相似性搜索和管理大量数据。
一种常见的方法是使用矢量数据库，该矢量数据库专门针对存储和查询矢量数据进行