疎い 読み方 スパースリーディングは、テキストの特定の単語またはセクションにのみ焦点を当てる速読の手法です。テキストの残りの部分は事実上無視されます。これは読書速度を上げるのに役立ちますが、読んだものを理解して覚えるのが難しくなる可能性もあります。
Merriam-Websterによるスパースリーディングの定義は、「断続的な停止と、読者が次の行に進む前にテキストの行を何度も前後に動かすという再開始によって特徴付けられる」です。言い換えれば、それはあなたが読んでいるものを理解するのを難しくする可能性のある途切れ途切れで非効率的な読み方です。
スパースデータコピーとは何ですか?
スパース ファイルは、大きなデータの効率的なストレージ割り当てを可能にするコンピューター ファイルの一種です。ファイルは、そのデータの多くがゼロ(空のデータ)である場合、スパースと見なされます。このようなファイルの作成のサポートは、通常、ファイル システムによって提供されます。
FreeBSD、Linux、MacOS、および Solaris の ls -lsk コマンドは、最初の列のファイルのセクター割り当てカウントを返します。6番目の列は、見かけのファイルサイズをバイト単位で返します。ファイルがスパースの場合、セクター割り当て数は見かけのファイル サイズ (バイト単位) よりも少なくなります。
スパースファイルの用途は何ですか
データの多くがゼロの場合、ファイルにはスパースデータセットが含まれていると言われます。これらのファイルは通常、処理する画像データを含むファイルや高速データベース内のマトリックスなど、非常に大きくなります。
スパースイメージは、macOSで使用されるディスクイメージファイルの一種で、ユーザーがイメージにデータを追加するとサイズが大きくなりますが、イメージに保存されているディスク容量を占有します。暗号化されたスパースイメージファイルは、Mac OS X Snow Leopard 以前の FileVault 機能によってユーザのホームディレクトリを保護するために使用されます。
スパースデータと高密度データとは何ですか?
スパース配列は、ほとんどがゼロで、ゼロ以外のエントリがほとんどない配列です。高密度配列は、ほとんどがゼロ以外の配列です。
スパース近似理論は、連立一次方程式のスパース解を見つけることを扱う比較的新しい数学の分野です。これは、多数の変数を持つ代わりに、ゼロ以外の変数がいくつかしかないことを意味します。これは、画像処理、信号処理、機械学習、医用画像などのアプリケーションで非常に役立ちます。まばらな解決策を見つけるためのさまざまな手法があり、研究者はさまざまなアプリケーションでそれらを利用する新しい方法を常に見つけています。
スパースの例は何ですか?
コリンズの辞書によると、「まばら」という言葉は、「密集していないか太くない」、「互いに接近していない」、「豊富ではない」と定義できます。そのため、この単語は、まばらな植生のある岩原などの身体的特徴や、まばらな髪の男性などの人々を表すために使用できます。さらに、この単語は、高速道路のまばらな交通量など、豊富ではないアイテムや現象を説明するために使用できます。
「まばら」という言葉は、太くない、またはクラスター化されていないものを表すために使用されます。これは、「散らばる」を意味するラテン語の「まばら」に由来します。まばらなものには、いくつかの散在する要素があり、密集していません。
スパース形式とは
スパース行列は、ほとんどゼロ値で構成される行列です。疎行列は、密行列と呼ばれるほとんどがゼロ以外の値を持つ行列とは異なります。
過度にまばらな行列は、ほとんどの値が重要ではないため、操作が難しい場合があります。場合によっては、スパース行列をより管理しやすい形式に変換する必要があります。これを実現するには、スパース行列ライブラリの使用など、いくつかの方法があります。
スパースデータをどのように処理しますか?
スパース データセットを処理するには、いくつかの方法があります。
1.フィーチャをスパースから高密度に変換します。機械学習モデルのトレーニング中にデータセットに密な特徴があることは常に良いことです。
2. モデルからフィーチャーを削除します。
3. スパースデータセットの影響を受けないメソッドを使用します。
スパース データは、テキスト データ セットなど、多数の特徴を持つデータ セットによく見られます。フィーチャ内のゼロの数は、多くの場合、ゼロ以外の数よりもはるかに多くなります。対照的に、高密度データセットには、特徴の数に対してゼロ以外の数が多数あります。
データにおけるスパースとはどういう意味ですか
スパースデータを持つ変数とは、変数のセルの比較的高い割合に実際のデータが含まれていない変数です。このような「空」またはNAの値は、ファイル内のストレージスペースを占有します。
スパース データは、分析に使用できる情報量を減らす可能性があるため、データ ファイルを操作するときに問題になる可能性があります。場合によっては、欠損値を代入することが可能かもしれませんが、これは常に可能または望ましいとは限りません。また、データをサブセット化して、完全なデータを持つケースのみを含めることもできます。ただし、これも不可能または望ましくない場合があります。
空のセルによってデータにギャップが生じ、パターンがわかりにくくなる可能性があるため、データを視覚化するときにもスパース データが問題になる可能性があります。場合によっては、空のセルの影響を最小限に抑える方法でデータをプロットできる場合がありますが、これが常に可能または望ましいとは限りません。
一般に、まばらなデータを含むデータ ファイルの操作は避けることをお勧めします。ただし、このようなファイルを使用する必要がある場合は、発生する可能性のある問題に注意し、それらを軽減するための手順を実行してください。
スパースデータを処理するには、いくつかの方法があります。
1)欠損値が多い行または列を削除します。この方法は簡単ですが、データが失われる可能性があります。
2)欠損値を列の平均または中央値に置き換えます。これは値を代入する簡単な方法ですが、不正確になる可能性があります。
3)より洗練された方法を使用して、k最近傍や決定木などの値を代入します。これらの方法はより正確ですが、時間がかかる場合があります。
4)スパース行列など、スパースデータを格納するためのより効率的な形式を使用します。この方法は、メモリ効率は高くなりますが、操作が難しくなる可能性があります。
スパースソリューションとはどういう意味ですか?
これがスパースソリューションの意味です – データセット内のいくつかの変数のみを使用します。他の方法では、多くの変数が小さいがゼロ以外の係数を持つ解が生成される可能性があります。これらのモデルは、解を生成するためにすべての変数が必要なため、まばらではありません。
もうインド料理に疎いとは言わせない。写真が綺麗で美味しそ〜 pic.twitter.com/tXPjtSktMn
— ソニア (@indoeigatushin) May 2, 2014
「散在している」という意味のラテン語のsparsusから、「少数で散在している」という意味の形容詞がまばらになります。 薄毛はまばらで、絶滅危惧種の個体群もまばらです。または、人気のないバンドのための小さくて散らばった群衆。同義語には、分散、まれ、および乏しいものが含まれます。
スパースデータの反対は何ですか
高密度配列は、ほとんどの値がゼロ以外の配列です。科学計算では、スパースデータ、つまり多くのゼロ値を持つデータを扱うことがよくあります。高密度配列は疎配列の反対です:ほとんどの値はゼロではありません。
スパースディメンションとは、使用可能なデータポジションの割合が低いディメンションです。高密度ディメンションは、ディメンションのすべての組み合わせで 1 つ以上のセルが占有される可能性が高くなります。通常、すべてのアカウントと期間には、考えられるすべての組み合わせのデータが含まれているため、高密度としてタグ付けされます。
コミュニケーションがまばらなもの
スパース ネットワークとは、リンクが少ないネットワークです。これは、高密度ネットワークの反対です。スパースネットワークの研究は比較的新しい分野です。これは主に、ソーシャルネットワークやコンピューターネットワークなどの実際のネットワークの研究によって刺激されます。
スパースモデリングは、結果とそのソリューションの背後にある理由を説明するフィードバックを提供できるAIの一種です。これは、そのようなフィードバックを提供できない可能性のある従来のAI手法よりも有利になります。
スパーストレーニングとは
高密度のパフォーマンスレベルを達成しながら、トレーニング全体を通してまばらなままのまばらな重みを持つディープニューラルネットワークをトレーニングできることを示します。これは、初期化パラメーターを慎重に選択し、適切な正則化スキームを使用することによって実現されます。私たちの結果は、多くの設定で、パフォーマンスのわずかな損失を被ることによって、ディープニューラルネットワークの加速トレーニングを得ることができることを示しています。
まばらな文章は、読者の注意にあまり多くの要求をすることなく、アイデアを簡単に提示するための優れた方法です。このスタイルの文章は、読者が主要なアイデアに集中し続けるのに役立ち、文章をより簡潔かつ要点にすることもできます。まばらに書くときは、慎重に言葉を選び、含める詳細を選択することが重要です。これは、あなたの文章が読みやすく理解しやすく、最も重要な情報が含まれていることを確認するのに役立ちます。
結論
スパースリーダーとは、すべてのテキストを読むのではなく、テキストのどの部分を読むかを選択するために何らかの戦略を使用するリーダーです。
スパース読み取りは、読者が理解のために読んでいるのではなく、特定の情報をスキミングまたはスキャンしていることを示します。これは、モチベーションの低下、テキストの理解の難しさ、時間の制約など、いくつかの要因によって引き起こされる可能性があります。スパース読み取りは理想的ではありませんが、特定の状況では効果的です。