稀疏向量和稠密向量
    稀疏向量是指大部分元素的取值为0，只有少数非零的元素。例如，某个文本的词袋表示就是一个稀疏向量，其中每个元素表示一个单词的出现次数或者TF-IDF值。
    稠密向量则是指大部分元素的取值都非零，通常是一个N维的实数向量。例如，某个图像的像素值就可以表示为一个稠密向量。
正则化可以产生稀疏权值
    稀疏和稠密向量各有优缺点。稀疏向量因为只有少数非零元素，所以在存储和计算时可以大大节省空间和时间。但是，稀疏向量的非零元素分布并不均匀，有些元素可能对应的特征更加重要，而有些元素可能对应的特征不太重要，这就需要对特征进行选择和加权。而稠密向量则没有这个问题，但是需要更多的存储空间和计算时间。
    在实际应用中，我们需要根据具体的问题来选择使用稀疏向量还是稠密向量。当特征数目很大，但是每个样本的非零特征数目相对较少时，通常使用稀疏向量。而当特征数目比较小，但是每个样本的每个特征都非常重要时，通常使用稠密向量。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。