Miért használnak vektorokat a gépi tanulásban?
Miért használnak vektorokat a gépi tanulásban?

Videó: Miért használnak vektorokat a gépi tanulásban?

Videó: Miért használnak vektorokat a gépi tanulásban?
Videó: The Shocking Truth about Non-Human UFOs: John Greenewald Reveals All 2024, November
Anonim

Ban ben gépi tanulás , funkció vektorokat használnak egy objektum numerikus vagy szimbolikus jellemzőinek, úgynevezett jellemzőinek matematikai, könnyen elemezhető módon történő ábrázolására. gépi tanulás és mintafeldolgozás.

Csak hát, mi az a vektor a gépi tanulásban?

Vektor , legyen benne Gépi tanulás vagy a lineáris algebra ugyanerre utal - egy számgyűjtemény / tömb - példa: [1, 3, 2] egy vektor . Ban ben gépi tanulás ez vektor jellemzőnek nevezik vektor mivel ezen értékek mindegyike megfelel bizonyos jellemzőknek, mondjuk egy gyümölcs jellemzőinek egy gyümölcs osztályozási problémában.

Ezenkívül miért fontos a lineáris algebra a gépi tanuláshoz? Mátrix A faktorizáció kulcsfontosságú eszköze lineáris algebra és széles körben használják sok összetettebb művelet elemeként mindkettőben lineáris algebra (mint például a mátrix inverz) és gépi tanulás (legkisebb négyzetek). A magasabb rendűek olvasásához és értelmezéséhez mátrix műveleteket, meg kell értened mátrix faktorizáció.

Azt is tudni kell, hogy mi a vektor az ML-ben?

Miért hívják az Nx1 méretű mátrixokat? vektorok Ha végzett valamilyen főiskolai szintű fizika mérnöki szakon, valószínűleg arra gondol vektorok mint valami, aminek van nagysága és iránya is, ahol a hossza a vektor a nagysága és az iránya vektor az irány.

Mi a jellemző a gépi tanulásban?

Ban ben gépi tanulás és mintafelismerés, a funkció egy megfigyelt jelenségre jellemző egyedi mérhető tulajdonság. fogalma" funkció " az olyan statisztikai technikákhoz használt magyarázó változóhoz kapcsolódik, mint a lineáris regresszió.

Ajánlott: