Почему векторы используются в машинном обучении?
Почему векторы используются в машинном обучении?

Видео: Почему векторы используются в машинном обучении?

Видео: Почему векторы используются в машинном обучении?
Видео: #19. Введение в метод опорных векторов (SVM) | Машинное обучение 2024, Ноябрь
Anonim

В машинное обучение , характерная черта векторы используются для представления числовых или символьных характеристик, называемых характеристиками объекта, в математической, легко анализируемой форме. Они важны для многих различных областей машинное обучение и обработка рисунков.

Итак, что такое вектор в машинном обучении?

Вектор , будь то в Машинное обучение или Линейная алгебра относится к тому же самому - к набору / массиву чисел. Пример: [1, 3, 2] - это вектор . В машинное обучение это вектор называется особенностью вектор поскольку каждое из этих значений соответствует некоторым характеристикам, например характеристикам плода в задаче классификации фруктов.

Кроме того, почему линейная алгебра важна для машинного обучения? Матрица факторизация - ключевой инструмент в линейная алгебра и широко используется как элемент многих более сложных операций как в линейная алгебра (такой как матрица инверсия) и машинное обучение (наименьших квадратов). Чтобы читать и интерпретировать высшие матрица операции, вы должны понимать матрица факторизация.

Также знать, что такое вектор в ML?

Почему матрицы размером Nx1 называются векторов Если вы изучали физику или инженерию на уровне колледжа, вы, вероятно, думаете о векторов как нечто, имеющее как величину, так и направление, где длина вектор величина и ориентация вектор это направление.

Что такое машинное обучение?

В машинное обучение и распознавание образов, a характерная черта является индивидуальным измеримым свойством или характеристикой наблюдаемого явления. Концепция чего-либо" характерная черта "относится к используемым статистическим методам объяснительной переменной, таким как линейная регрессия.

Рекомендуемые: