Warum werden Vektoren beim maschinellen Lernen verwendet?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:32

In maschinelles Lernen , Besonderheit Vektoren werden verwendet numerische oder symbolische Eigenschaften, sogenannte Merkmale, eines Objekts auf mathematische, leicht analysierbare Weise darzustellen. Sie sind für viele verschiedene Bereiche von Bedeutung maschinelles Lernen und Musterbearbeitung.

Also, was ist ein Vektor im maschinellen Lernen?

Vektor , sei es in Maschinelles Lernen oderLinear Algebra bezieht sich auf dasselbe - eine Sammlung / ein Array von Zahlen - Beispiel: [1, 3, 2] ist a Vektor . In maschinelles Lernen Dies Vektor wird als Feature bezeichnet Vektor da jeder dieser Werte einigen Merkmalen entspricht, sagen wir Merkmale einer Frucht in einem Fruchtklassifikationsproblem.

Warum ist Lineare Algebra außerdem wichtig für maschinelles Lernen? Matrix Faktorisierung ist ein wichtiges Werkzeug in Lineare Algebra und wird häufig als Element vieler komplexerer Operationen in beiden verwendet Lineare Algebra (so wie die Matrix invers) und maschinelles Lernen (kleinsten Quadrate). Um höhere Ordnung zu lesen und zu interpretieren Matrix Operationen, müssen Sie verstehen Matrix Faktorisierung.

Was ist ein Vektor in ML?

Warum heißen Matrizen mit den Dimensionen Nx1 Vektoren Wenn Sie Physik oder Ingenieurwissenschaften auf College-Niveau studiert haben, denken Sie wahrscheinlich an Vektoren als etwas, das sowohl Größe als auch Richtung hat, wobei die Länge der Vektor ist der Betrag und die Orientierung des Vektor ist die Richtung.

Was ist eine Funktion beim maschinellen Lernen?

In maschinelles Lernen und Mustererkennung, a Besonderheit ist eine einzelne messbare Eigenschaft oder ein Merkmal eines beobachteten Phänomens. Das Konzept von" Besonderheit " bezieht sich auf die erklärende Variable, die bei statistischen Techniken wie der linearen Regression verwendet wird.