涵義
不包含數據的多維結構的單元的相對百分比。Analysis Services 只存儲包含數據的單元。
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自然稀疏
自然稀疏的二分之三乘積法則：在具有單層立體結構的植物種群中，初期密度非常大，隨著植物的生長，將會出現劇烈的自然稀疏。這時假定種群密度為ρ，平均個體重為ω...
自然稀疏 相關條目 -
稀疏表示
信號稀疏表示是過去近20年來信號處理界一個非常引人關注的研究領域，眾多研究論文和專題研討會表明了該領域的蓬勃發展。信號稀疏表示的目的就是在給定的超完備字...
簡介 信號稀疏表示 稀疏表示方法局限與待解決問題 套用 -
稀疏編碼
稀疏編碼算法是一種無監督學習方法，它用來尋找一組“超完備”基向量來更高效地表示樣本數據。稀疏編碼算法的目的就是找到一組基向量 ，使得我們能將輸入向量表示...
起源 研究歷史 原理 稀疏編碼的套用 -
稀疏數據
在資料庫中，稀疏數據是指在二維表中含有大量空值的數據；即稀疏數據是指，在數據集中絕大多數數值缺失或者為零的數據。稀疏數據絕對不是無用數據，只不過是信息不...
定義 來源 稀疏聚類 恢復問題 套用場景 -
稀疏自編碼器
稀疏自編碼器是一種無監督機器學習算法，通過計算自編碼的輸出與原輸入的誤差，不斷調節自編碼器的參數，最終訓練出模型。自編碼器可以用於壓縮輸入信息，提取有用...
算法原理 與自動編碼器的區別 為什麼要用稀疏自編碼器 稀疏自編碼器的解釋 -
稀疏表示分類法
高維數據的稀疏表示是近些年是機器學習和計算機視覺研究領域的熱點之一，其基本假設是：自然圖像本身為稀疏信號，用一組過完備基將輸入信號線性表達出來，展開係數...
稀疏表示 稀疏表示分類(SRC) SRC算法 -
稀疏濾波
稀疏濾波只有一個hyperparameter（需要學習的特徵數目）需要調整。但它很有效且與其他的特徵學習方法不同，稀疏濾波並沒有明確的構建輸入數據的分布...
簡介 具體介紹 深度稀疏濾波 -
稀疏波分復用
稀疏波分復用（Coarse Wavelength Division Multiplexer，CWDM），又稱粗波分復用，是光纖城域網的一種波分復用方式，...
簡介 常用參數及其典型值 其他相關問題 -
稀疏灌叢
稀疏灌叢是一種植物，多分布於荒漠戈壁等乾旱地區。
