python ，scikits-学习 : which learning methods support sparse feature vectors

我在尝试对包含 30.000 条文本的数据集执行 KernelPCA 时遇到内存错误。 RandomizedPCA 工作正常。我认为正在发生的事情是 RandomizedPCA 适用于稀疏数组，而 KernelPCA 则不能。

有没有人有当前在 scikits-learn 中使用稀疏数组支持实现的学习方法列表？

请您参考如下方法:

我们还没有。您现在必须阅读各个类的文档字符串。

无论如何，对于文本文档等高亮度稀疏数据，非线性模型并不比线性模型表现得更好(而且它们更容易过拟合)。