Sparsity

定义 Definition

“sparsity”指稀疏性：某个集合、向量、矩阵或数据中，大多数元素为零或缺失，只有少量元素为非零/有效值的特性。常用于统计学、机器学习、信号处理与数据压缩等语境。（在日常英语中也可泛指“稀少、稀疏的状态”。）

发音 Pronunciation

/ˈspɑːrsəti/

例句 Examples

The model performs well even with sparsity in the data.
即使数据存在稀疏性，这个模型也能表现良好。

By encouraging sparsity through L1 regularization, the algorithm selects only a small set of important features while reducing noise.
通过 L1 正则化来促进稀疏性，该算法只选择少量重要特征，同时降低噪声。

词源 Etymology

sparsity 来自形容词 sparse（稀疏的）+ 名词后缀 -ity（表示“……的状态/性质”）。sparse 源于拉丁语 sparsus，意为“散开的、零星分布的”，与“散布、分散”的概念相关。

相关词 Related Words

• Sparse
• Scarcity
• Density
• Spare
• Dispersion
• Regularization
• Sparsification
• Compression

文学与著作中的用例 Literary Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）：在特征选择与正则化相关章节中讨论稀疏表示与稀疏解。
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio, Courville）：在表示学习、正则化与高维数据处理语境中涉及 sparsity。
• Sparse and Redundant Representations（Michael Elad）：以稀疏表示为核心主题，系统使用并阐释 sparsity。