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sparse matrice是scipy包定义的一种紧凑数据组织矩阵，pandas dataframe基于numpy的nd-array
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html
所有的机器学习算法的输入就是一堆行列构成的数字集合，那么问题来了一般性问题的输入可能并非数字，比如nlp自然语言处理，得到的语料都是文本，使用之前必须做特征提取的工作，将自然语言编码变换为对计算机有意义的数据。还有一种情况是降维时的特征提取
https://pystruct.github.io/intro.html
结构化学习预测是经典监督式学习:分类和回归范例的一个泛化。分类算法也好，回归算法也好都可以更加抽象为以下本质的过程:
寻找到一个针对训练数据集能够最小化损失函数L值的函数F，所不同的是算法函数$F$以及损失函数样式$L$.比如，针对分类问题，目标为离散的标签类别，而loss通常就是0-1 loss，即:计数分类错误总数。而在回归问题中，目标是实数值，loss通常用MSE均方差.
机器学习的本质实际上可以简化为寻找一个函数F，使得输入data到F能够映射为对应的输出:
而在结构化学习范畴中，target和loss都或多或少可能是任意的。这意味着我们的目标不再是预测一个分类标签或者一个数值，而可能是更加复杂的对象：比如一个序列或者一副图片。
https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78840312
http://yoferzhang.com/post/20170326ML01Introduction/
结构化学习统一框架:
找到一个函数F->评估F(x,y)对象x和y有多么匹配。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/kidsitcn/p/9529001.html
