稀疏建模

摘要：随着大数据时代的到来，高维数据在各个领域得到了广泛应用。高维数据也带来了诸多挑战，如维度灾难、计算复杂度增加等。本文将围绕高维数据处理这一主题，探讨降维、特征选择和稀疏建模三种策略，并给出相应的代码实现。 一

摘要：随着大数据时代的到来，高维数据在各个领域得到了广泛应用。高维数据也给数据分析带来了诸多挑战，如维度的灾难、计算复杂度增加等。本文将围绕高维数据分析中的降维和稀疏建模技术进行探讨，并通过实际代码示例展示如何应用

摘要：随着数据量的爆炸式增长，机器学习模型在处理高维数据时面临着过拟合和计算效率低下的问题。稀疏建模技术通过减少模型中非零参数的数量，有效地解决了这些问题。本文将围绕特征选择、模型剪枝和注意力稀疏化三个方面，探讨稀