Zašto se vektori koriste u strojnom učenju?
Zašto se vektori koriste u strojnom učenju?

Video: Zašto se vektori koriste u strojnom učenju?

Video: Zašto se vektori koriste u strojnom učenju?
Video: Что такое вектор? — Дэвид Хьюн 2024, Travanj
Anonim

U strojno učenje , značajka koriste se vektori za predstavljanje numeričkih ili simboličkih karakteristika, koje se nazivaju značajke, objekta na matematički, lako analiziran način. Važne su za mnoga različita područja strojno učenje i obrada uzoraka.

Samo tako, što je vektor u strojnom učenju?

Vektor , neka bude unutra Strojno učenje iliLinearna algebra odnosi se na isto - zbirka / niz brojeva - primjer: [1, 3, 2] je vektor . U strojno učenje ovaj vektor naziva se značajkom vektor budući da svaka od ovih vrijednosti odgovara nekim značajkama, recimo obilježjima voća u problemu klasifikacije voća.

Osim toga, zašto je linearna algebra važna za strojno učenje? Matrica faktorizacija je ključno sredstvo u Linearna algebra i široko se koristi kao element mnogih složenijih operacija u oba Linearna algebra (kao matrica obrnuto) i strojno učenje (najmanji kvadrati). Za čitanje i tumačenje višeg reda matrica operacije, morate razumjeti matrica faktorizacija.

Također da znate, što je vektor u ML-u?

Zašto se nazivaju matrice dimenzija Nx1 vektori Ako ste pohađali bilo koji fakultet fizike ili inženjering, vjerojatno ćete pomisliti vektori kao nešto što ima i veličinu i smjer gdje je duljina vektor je veličina i orijentacija vektor je smjer.

Koja je značajka u strojnom učenju?

U strojno učenje i prepoznavanje uzoraka, a značajka je individualno mjerljivo svojstvo ili karakteristika fenomena koji se promatra. Koncept" značajka " se odnosi na onu eksplanatorne varijable koja se koristi u statističkim tehnikama kao što je linearna regresija.

Preporučeni: