Dlaczego wektory są używane w uczeniu maszynowym?
Dlaczego wektory są używane w uczeniu maszynowym?

Wideo: Dlaczego wektory są używane w uczeniu maszynowym?

Wideo: Dlaczego wektory są używane w uczeniu maszynowym?
Wideo: Support Vector Machine (SVM) in 2 minutes 2024, Listopad
Anonim

w nauczanie maszynowe , funkcja wektory są używane do reprezentowania numerycznych lub symbolicznych cech, zwanych cechami, obiektu w matematyczny, łatwy do analizy sposób. Są one ważne dla wielu różnych obszarów nauczanie maszynowe i przetwarzanie wzorów.

Tak więc, czym jest wektor w uczeniu maszynowym?

Wektor , czy to w Nauczanie maszynowe lubAlgebra liniowa odnosi się do tego samego - zbiór / tablica liczb - przykład: [1, 3, 2] jest wektor . w nauczanie maszynowe ten wektor nazywa się cechą wektor ponieważ każda z tych wartości odpowiada pewnym cechom, powiedzmy cechom owocu problem klasyfikacji owoców.

Dodatkowo, dlaczego algebra liniowa jest ważna dla uczenia maszynowego? Matryca faktoryzacja jest kluczowym narzędziem w algebra liniowa i szeroko stosowany jako element wielu bardziej skomplikowanych operacji w obu algebra liniowa (tak jak matryca odwrotność) i nauczanie maszynowe (najmniejsze kwadraty). Aby czytać i interpretować wyższego rzędu matryca operacje, musisz zrozumieć matryca faktoryzacja.

Aby wiedzieć, co to jest wektor w ML?

Dlaczego macierze o wymiarach Nx1 nazywane są wektory Jeśli studiowałeś fizykę na poziomie uniwersyteckim, prawdopodobnie myślisz o wektory jako coś, co ma zarówno wielkość, jak i kierunek, w którym długość wektor jest wielkość i orientacja wektor jest kierunek.

Czym jest funkcja uczenia maszynowego?

w nauczanie maszynowe i rozpoznawanie wzorców, a funkcja jest indywidualną mierzalną właściwością lub cechą obserwowanego zjawiska. Pojęcie funkcja ” jest powiązany ze zmienną objaśniającą stosowaną technikami statystycznymi, takimi jak regresja liniowa.

Zalecana: