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==Définition==
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Vecteur de caractéristique dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être une caractéristique creuse. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.
Vecteur d'attributs dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides.  
 
Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être un attribut creux. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.


À comparer à la '''[[caractéristique dense]]'''.
À comparer à la '''[[caractéristique dense]]'''.


==Français==
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'''attribut creux'''
'''caractéristique creuse'''     
'''caractéristique creuse'''     


==Anglais==
==Anglais==
'''sparse feature'''
'''sparse feature'''
==Sources==
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]

Version du 31 mars 2026 à 15:05

Définition

Vecteur d'attributs dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides.

Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être un attribut creux. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.

À comparer à la caractéristique dense.

Français

attribut creux

caractéristique creuse

Anglais

sparse feature

Sources

Source : Google machine learning glossary