# 稀疏特征和密集特征 稀疏特征和密集特征是机器学习和深度学习中常见的两种特征类型，它们有不同的存储方式和处理方法。 在机器学习中，特征是指对象、人或现象的可测量和可量化的属性或特征。特征可以大致分为两类：稀疏特征和密集特征。  **稀疏特征（Sparse Feature）** 指的是特征值大部分为0的特征，例如文本数据中的词频、one-hot向量等。对于稀疏特征，我们通常使用稀疏矩阵（Sparse Matrix）来存储，只存储非0的元素和它们的索引，可以大大节省存储空间和计算资源。在深度学习中，我们也可以使用Embedding层来对稀疏特征进行编码，将高维稀疏向量映射为低维稠密向量，以便进行神经网络的训练和推理。 **密集特征（Dense Feature）** 指的是特征值大部分为非0的特征，例如图像数据中的像素值、音频数据中的频谱、时间序列数据中的数值等。对于密集特征，我们通常使用密集矩阵（Dense Matrix）来存储，每个元素都有一个实数值。在深度学习中，我们通常使用全连接层（Dense层）来对密集特征进行编码，将输入特征向量映射为输出特征向量，以便进行神经网络的训练和推理。 **区别** 稀疏特征和密集特征之间的区别在于它们的值在数据集中的分布。稀疏特征具有很少的非零值，而密集特征具有许多非零值，这种分布差异对机器学习算法有影响，因为与密集特征相比，算法在稀疏特征上的表现可能不同。 需要注意的是，稀疏特征和密集特征并不是互相独立的，实际的数据集通常包含多种类型的特征，其中一些特征可能是稀疏的，一些特征可能是密集的，甚至还可能包含序列、图像、音频等多种类型的数据。在处理这些数据时，我们需要根据不同的特征类型选择合适的存储方式和处理方法，以便提高模型的效率和准确率。 **算法选择** 现在我们知道了给定数据集的特征类型，如果数据集包含稀疏特征或数据集包含密集特征，我们应该使用哪种算法？ 一些算法更适合稀疏数据，而另一些算法更适合密集数据。 - 对于稀疏数据，流行的算法包括逻辑回归、支持向量机 (SVM) 和决策树。 - 对于密集数据，流行的算法包括神经网络，例如前馈网络和卷积神经网络。 但需要注意的是，算法的选择不仅仅取决于数据的稀疏性或密度，还应考虑数据集的大小、特征类型、问题的复杂性等其他因素 ，一定要尝试不同的算法并比较它们在给定问题上的性能。 # NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ dense 表示稠密，在embedding中的dense时： 假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为：  dense embedding，需要你讲它转换成onehot表示：  假设embedding对输出size=3,也就是hidden层的size=3*3; eg: 　　 那么dense layer的计算过程就是一个矩阵相乘：     整个流程展开来看就是：  你会看到这个过程： 1. 计算量非常巨大 ,这个回想一下矩阵乘法的复杂度就知道O((N*M)*(M*M)), 2. 而且对于输入来说，转换的矩阵也很巨大(就是vocabulary有多大，这个列就有多大，你想想当vocabulary=500w时，这个输入input的表示矩阵大不大). 那么有没有方法，优化一下这两个问题（计算量大，输入尺寸也大）呢？ sparse ： 表示稀疏，在embedding中的dense时： 同样假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为：  sparse embedding，不需要你转换乘onehot编码格式： 那么，它是如何计算的呢？ 假设embedding对输出size=3,也就是hidden层的size=3*3; eg: 　　　 那么sparse layer的计算过程的“矩阵相乘”（相当于一个查表的过程，所以有lookup_table这个表述）：  这个计算过程为：   最终得到：  你会看到，dense和sparse结果都一样，但是这个计算量变成列O(（N*1)*（M*M）) 减少列一个量级. 而且输入input的vec也极大的缩小了，毕竟存储的是index嘛. 那么会到我们开始的问题，NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ 结合上面的例子的计算过程，dense embedding 就是要求输入必须为onehot,sparse embedding 不需要. 那么在扩大一点，NN[神经网络]中的dense和sparse是什么意思？ dense和sparse描述的是该层hidden layer和前后层的网络连接情况，如果hidden layer 和前一层以及后一层参数连接多，我们就说他是dense layer,比如全连接层(fc),相反，如果连接数比较少，我们说它是sparse layer。