簡體 English 中英

稀疏矩陣的點積

[英]Dot product of sparse matrix

原文 2018-11-17 20:25:05 3 1 python/ scikit-learn/ naivebayes

我正在閱讀朴素貝葉斯多項式的實現，並且我不理解以下矩陣的點積計算后的工作原理。

self.feature_count_ += safe_sparse_dot(Y.T, X)

代碼可以在這里找到

其中YTshape =（3，7000）和X.shape =（7000，27860）。 當YT的行數不等於X的列數時，如何工作？ 所得矩陣的大小為（3，27860）?? 它是如何工作的？ 我想念什么？

1 個解決方案

在此處查看“通過另一個矩陣多重化一個矩陣”部分： https ://www.mathsisfun.com/algebra/matrix-multiplying.html

如果進行乘法運算，您將看到只有“內部”尺寸必須匹配（在您的情況下為7000）

具有稀疏矩陣和向量的點積

[英]Dot product with sparse matrix and vector

numpy 和稀疏矩陣之間的點積

[英]dot product between numpy and sparse matrix

SciPy - 稀疏和密集矩陣上的點積的推廣

[英]SciPy - Generalization of dot product over sparse and dense matrix

一維numpy數組與scipy稀疏矩陣之間的點積

[英]Dot product between 1D numpy array and scipy sparse matrix

稀疏矩陣和numpy數組之間的點積

[英]dot product between scipy sparse matrix and numpy arrays

如何計算非常大的稀疏矩陣之間的點積

[英]How to compute Dot product between very large scipy sparse matrix

點積稀疏矩陣

[英]Dot product sparse matrices

Memory 稀疏矩陣和非稀疏矩陣之間的有效點積 numpy 矩陣

[英]Memory efficient dot product between a sparse matrix and a non-sparse numpy matrix

高效的點積密集到稀疏

[英]Efficient dot product dense to sparse

如何使用CUDA通過當前通過scipy.sparse.csc_matrix.dot實現的密集矢量積來加速稀疏矩陣？

[英]How can I accelerate a sparse matrix by dense vector product, currently implemented via scipy.sparse.csc_matrix.dot, using CUDA?

暫無

暫無

聲明:本站的技術帖子網頁，遵循CC BY-SA 4.0協議，如果您需要轉載，請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.

相關問題 具有稀疏矩陣和向量的點積 numpy 和稀疏矩陣之間的點積 SciPy - 稀疏和密集矩陣上的點積的推廣一維numpy數組與scipy稀疏矩陣之間的點積稀疏矩陣和numpy數組之間的點積如何計算非常大的稀疏矩陣之間的點積點積稀疏矩陣 Memory 稀疏矩陣和非稀疏矩陣之間的有效點積 numpy 矩陣高效的點積密集到稀疏如何使用CUDA通過當前通過scipy.sparse.csc_matrix.dot實現的密集矢量積來加速稀疏矩陣？

相關標簽

粵ICP備18138465號 © 2020-2024 STACKOOM.COM