什么是稀疏？为什么我们要聊「稀疏反义词」？
平常我们说一个人头发稀疏，意思是头发比较少、比较稀。在数据科学和机器学习领域，稀疏则表示数据集中大部分数值都为零或者非常小。 举个栗子，想象一个巨大的表格，里面绝大部分格子都是空的，只有零星几个格子写了数字，那就是稀疏的。 那么，「稀疏反义词」，自然就是指跟稀疏意思相反的概念啦！
深挖「稀疏反义词」：第一个关键概念 - 密集
- 密集（Dense）是「稀疏反义词」最常用的表达。 相对应的，如果那个巨大表格里，绝大部分格子都填满了数字，那就是密集的。 如果数据很密集， 计算量就会很大，处理起来比较费劲。所以在很多场景下，我们更喜欢处理稀疏数据，这样能节省计算资源。对比之下更容易理解稀疏反义词是什么！
实际场景中的“密集”示例
想想看，城市人口密集，意味着人很多很挤；信息密集，意味着信息量很大，可能需要花很长时间才能消化。理解了这些日常生活中的例子，「稀疏反义词」也就是「密集 」就更清楚了吧！
除了「密集」，还有其他的「稀疏反义词」吗？
答案是肯定的! 世界并非非黑即白的二元对立状态，「稀疏」的反面，其实涵盖了一个程度上的变化也就是程度的渐增强， 可以从不同的角度给出几种跟稀疏反义词是什么相关的答案:
更细致地理解「稀疏反义词」：第二个关键概念 - 稠密
- 稠密 (Compact) : 稠密和密集非常接近 "表示组合"的时候用的更为频繁些。比如宇宙中星球的分布可能就用稠密来形容, 在表示某个特性的"强"上 用 稠/密集表示"程度更高/更富有."。 要体会其中微妙的差别才更能深度懂得稀疏反义词是什么！
- 丰富 (Abundant)： "稀疏反义词究竟是什么? 这可能牵涉到维度。" 如果我们不只关注数值是否为零， 还关心数值的大小和种类， 那丰富就比较适合也就是有充分并且多种类的"内容" 。就像丰富的知识指的不是知识内容全部非0而是信息量和多样性都很强。
用一个比喻来理解「稀疏反義詞是什麼」
假设一片森林，树木很少很分散，那就是稀疏的。而它的反面，可以是树木很多很密的密集森林也可以是物种丰富，植物繁茂的稠密或丰蔃的热带雨林。体会不同，选择哪个“稀疏反义词“稀疏的反义词会是什么样的. 也就 不同了是不是更酷很多！
我以前用 Python 处理文本向量化的时候，经常遇到稀疏矩阵, 深有体会!
处理海量文本数据的时候，用独热编码或 TF-IDF 计算每个词语的权重，生成一个超级大的矩阵。你会发现，大部分单词在每篇文章出现的頻都低 ，所以编码后向量就非常的稀梳(矩阵稀疏)，很多时候"稀sparse"”经常和这些机器方法的应用形表达为一个整体性的新专业单词
所以学习使用sklearn库高效处理这些“稀疏Sparst反intuitive反intuição词"是什么就成为了一门深可的工作。像compressed sparse row format 圧稀输 формат这种的特定格式专门就为了优化存储和计算应运而生了，因为你不用保存所有数据了嘛....是不是更有画面感更有感受理解了呢? 有什么更妙更好的对与"稀梳“的表达请留言!!! 希望此案例能够引发你们的共鸣！来啊来啊!!!!