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sparseness是什麼意思，sparseness的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • n. 稀疏；稀少

    • 例句

  • Data sparseness is a serious problem in collaborative filtering system.

    數據稀疏性是協同過濾系統面臨的一個巨大挑戰。

  • The data sets have features such as high-dimensional, sparseness and binary value in many clustering applications.

    在許多聚類應用中，數據對象是具有高維、稀疏、二元的特征。

  • Wang Chong believed that credulity, no-efficacy and sparseness of knowledge, is the epistemological basis of theism;

    王充認為，知貧識淺、苟信聞見、論事不引效驗是有神論産生的認識論根源；

  • The hierarchical clustering method is applied to deal with the problem that the solution of MLS-SVM is lack of sparseness.

    運用譜系聚類方法解決多核最小二乘支持向量機的解缺乏稀疏性的問題。

  • Using pseudowords we can overcome data sparseness problem in supervised WSD and fully verify the experimental effect of word sense classifier.

    使用僞詞可以避免有指導的詞義消歧方法中的數據稀疏問題，充分驗證詞義分類器的實驗效果。

    • 同義詞

  • n.|rarefaction/few and far between;稀疏；稀少

    • 專業解析

    sparseness（或同義詞sparsity）是一個名詞，主要描述某物在分布或組成上稀少、稀疏、不密集的狀态或特性。其核心含義在于強調元素、組成部分或發生頻率的低密度。以下是其詳細解釋及在不同領域的應用：

    一、基礎含義

    指物理空間或抽象概念中元素的數量遠低于其可能容納的最大數量，元素之間間隔大、分布不連續。例如：

    二、關鍵特征

    1. 低密度 (Low Density)：單位面積、體積或範圍内包含的元素數量少。
    2. 不連續性 (Discontinuity)：元素不是連續分布，存在大量空白或間隙。
    3. 非均勻性 (Non-uniformity)：分布可能不均勻，某些區域更集中，某些區域更空曠（但整體仍屬稀疏）。

    三、主要應用領域

    1. 數學與線性代數：

      描述矩陣的特性。一個稀疏矩陣 (Sparse Matrix) 是指其中絕大多數元素為零（或可忽略不計）的矩陣。與之相對的是稠密矩陣 (Dense Matrix)。利用矩陣的稀疏性可以顯著優化存儲空間（隻存非零元素及其位置）和計算效率（避免對零元素進行無意義運算） 。

      來源參考：Wolfram MathWorld (稀疏矩陣定義與特性)

    2. 計算機科學與數據處理：

      • 數據結構：設計專門的稀疏數據結構（如壓縮稀疏行 CSR、壓縮稀疏列 CSC）來高效存儲和處理稀疏數據。
      • 機器學習/數據挖掘：數據集的特征可能具有稀疏性（例如詞袋模型中的文本特征向量、用戶-物品交互矩陣）。處理稀疏數據是算法設計（如推薦系統、自然語言處理）的關鍵考量，常涉及降維、特征選擇等技術。
      • 圖像/信號處理：圖像可能包含大面積單一顔色（稀疏），信號可能在某個變換域（如傅裡葉變換、小波變換）下表現出稀疏性，這是壓縮感知等技術的理論基礎。

        來源參考：Stanford CS課程資料 (稀疏矩陣存儲)；Machine Learning Mastery (稀疏數據特性)

    3. 統計學與概率論：

      描述事件發生的頻率低或數據點在某些區域分布稀少。例如，在低密度區域進行預測或估計可能更困難（需要更多數據或更穩健的方法）。

      來源參考：Cambridge Dictionary (統計學中的稀疏性釋義)

    4. 自然語言處理 (NLP)：

      在詞袋模型或TF-IDF表示中，文本向量通常是高維且稀疏的，因為任何單個文檔隻包含詞彙表中極小一部分詞。

      來源參考：Machine Learning Mastery (NLP中的稀疏數據)

    四、與相關概念的區别

    Sparseness 描述了元素分布稀少、不密集的狀态，是數學、計算機科學、統計學等領域的重要概念，尤其在處理大規模數據時，理解和利用稀疏性對于提升效率和性能至關重要。

    網絡擴展資料

    sparseness 是一個名詞，表示“稀疏性”或“稀少性”，通常用于描述物體、數據或現象的分布密度低或數量有限的狀态。以下為詳細解釋：

    1. 核心含義
      sparseness 指事物在空間或數量上的稀疏、稀少特性。例如，稀疏的植被、稀少的人口分布，或數據集中缺失值較多的情況（如“data sparseness”）。

    2. 詞源與詞性變化

      • 源于形容詞sparse（稀疏的/稀少的），其比較級和最高級分别為sparser 和sparsest。
      • 副詞形式為sparsely（稀疏地），名詞即sparseness 或同義詞sparsity。

    3. 應用領域

      • 自然科學：描述植被、星體分布等稀疏現象。
      • 數據分析：指數據集中有效信息少或分布零散（如稀疏矩陣）。
      • 語言描述：可比喻事物（如頭發、資源）的缺乏狀态，例如：“the sparseness of the population”（人口稀少）。

    4. 同義詞與反義詞

      • 同義詞：thinness（稀薄）、scarcity（缺乏）、paucity（不足）。
      • 反義詞：density（密集）、abundance（豐富）。

    5. 發音與使用

      • 英式發音：/spɑːsnəs/，美式發音：/spɑːrsnəs/。
      • 例句：“The sparseness of the forest made it easy to walk through.”（稀疏的森林使穿行變得容易。）

    總結來說，sparseness 強調事物分布的松散性或數量的不足，適用于學術、日常及技術語境。如需更詳細例句或延伸用法，可參考權威詞典來源。

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