De ce sunt folosiți vectorii în învățarea automată?
De ce sunt folosiți vectorii în învățarea automată?

Video: De ce sunt folosiți vectorii în învățarea automată?

Video: De ce sunt folosiți vectorii în învățarea automată?
Video: Linear Algebra-What is Scalar and Vectors And Its Practical Applications In Machine Learning? ⭐⭐⭐⭐⭐⭐ 2024, Noiembrie
Anonim

În învățare automată , caracteristică se folosesc vectori pentru a reprezenta caracteristicile numerice sau simbolice, numite caracteristici, ale unui obiect într-un mod matematic, ușor de analizat. Ele sunt importante pentru multe domenii diferite ale învățare automată și procesarea modelelor.

Doar așa, ce este un vector în învățarea automată?

Vector , fie în Învățare automată sau Algebra liniară se referă la aceeași - o colecție / o matrice de numere - exemplu: [1, 3, 2] este un vector . În învățare automată acest vector se numește o caracteristică vector întrucât fiecare dintre aceste valori corespunde unor caracteristici, să spunem caracteristicile unui fruct într-o problemă de clasificare a fructelor.

În plus, de ce este algebra liniară importantă pentru învățarea automată? Matrice factorizarea este un instrument cheie în algebră liniară și folosit pe scară largă ca element al multor operațiuni mai complexe în ambele algebră liniară (la fel ca matrice invers) și învățare automată (cel mai mici pătrate). Pentru a citi și a interpreta de ordin superior matrice operațiuni, trebuie să înțelegeți matrice factorizarea.

De asemenea, pentru a ști, ce este un vector în ML?

De ce sunt numite matrici cu dimensiunile Nx1 vectori Dacă ați urmat vreo facultate de fizică sau inginerie, probabil vă gândiți la vectori ca ceva care are atât magnitudine cât și direcție unde lungimea vector este mărimea și orientarea vector este direcția.

Care este caracteristica în învățarea automată?

În învățare automată și recunoașterea modelelor, a caracteristică este o proprietate individuală măsurabilă sau o caracteristică a unui fenomen observat. Conceptul de" caracteristică " este legat de cea a variabilei explicative utilizate în tehnici statistice precum regresia liniară.

Recomandat: