Per què s'utilitzen vectors en l'aprenentatge automàtic?
Per què s'utilitzen vectors en l'aprenentatge automàtic?

Vídeo: Per què s'utilitzen vectors en l'aprenentatge automàtic?

Vídeo: Per què s'utilitzen vectors en l'aprenentatge automàtic?
Vídeo: Leap Motion SDK 2024, De novembre
Anonim

En aprenentatge automàtic , característica s'utilitzen vectors representar característiques numèriques o simbòliques, anomenades característiques, d'un objecte d'una manera matemàtica i fàcilment analitzable. Són importants per a moltes àrees diferents de aprenentatge automàtic i processament de patrons.

Així, què és un vector en l'aprenentatge automàtic?

Vector , sigui dins Aprenentatge automàtic o Àlgebra lineal es refereix al mateix: una col·lecció / matriu de nombres, exemple: [1, 3, 2] és un vector . En aprenentatge automàtic això vector s'anomena característica vector com que cadascun d'aquests valors correspon a algunes característiques, diguem les característiques d'una fruita en un problema de classificació de fruites.

A més, per què és important l'àlgebra lineal per a l'aprenentatge automàtic? Matriu la factorització és una eina clau àlgebra linial i s'utilitza àmpliament com a element de moltes operacions més complexes en ambdues àlgebra linial (com ara el matriu inversa) i aprenentatge automàtic (mínims quadrats). Per tal de llegir i interpretar d'ordre superior matriu operacions, cal entendre matriu factorització.

També per saber, què és un vector en ML?

Per què es diuen matrius amb dimensions Nx1? vectors Si heu cursat alguna enginyeria o física a nivell universitari, probablement us penseu vectors com una cosa que té magnitud i direcció on la longitud de la vector és la magnitud i l'orientació de la vector és la direcció.

Quina és la característica de l'aprenentatge automàtic?

En aprenentatge automàtic i reconeixement de patrons, a característica és una propietat individual mesurable o característica d'un fenomen que s'està observant. El concepte de" característica " està relacionada amb la de variable explicativa utilitzada en tècniques estadístiques com la regressió lineal.

Recomanat: