희소성 (머신러닝)

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1 개요

sparsity

희소성, 스파시티, 스파ㄹ서티 [spάːrsəti]

• 벡터 또는 행렬에서 0 또는 null로 설정된 요소의 개수를 벡터 또는 행렬의 총 항목 개수로 나눈 값
• 예를 들어 10x10 행렬이 있고 이 중 98개의 셀에 0이 들어 있다고 하면 희소성은 다음과 같이 계산된다.

[math]\displaystyle{ 희소성=\dfrac{98}{100}=0.98 }[/math]

• '특성 희소성'은 특성 벡터의 희소성을 의미하며, '모델 희소성'은 모델 가중치의 희소성을 의미한다.

2 같이 보기

• 특성 (머신러닝)
• 희소성
• 희소 특성
• 희소 행렬

3 참고

• https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#%ED%9D%AC%EC%86%8C%EC%84%B1sparsity