Zakaj se vektorji uporabljajo pri strojnem učenju?
Zakaj se vektorji uporabljajo pri strojnem učenju?

Video: Zakaj se vektorji uporabljajo pri strojnem učenju?

Video: Zakaj se vektorji uporabljajo pri strojnem učenju?
Video: David Hand: Ai, Dark Data, LLMs, Peer Review 2024, December
Anonim

V strojno učenje , funkcija se uporabljajo vektorji za predstavitev številčnih ali simbolnih značilnosti, imenovanih značilnosti, predmeta na matematičen, zlahka analiziran način. Pomembne so za številna različna področja strojno učenje in obdelava vzorcev.

Torej, kaj je vektor v strojnem učenju?

Vektor , naj bo notri Strojno učenje ali Linearna algebra se nanaša na isto - zbirka / niz številk - primer: [1, 3, 2] je vektor . V strojno učenje to vektor se imenuje lastnost vektor saj vsaka od teh vrednosti ustreza nekaterim značilnostim, recimo značilnostim sadja v problemu klasifikacije sadja.

Poleg tega, zakaj je linearna algebra pomembna za strojno učenje? Matrika faktorizacija je ključno orodje linearna algebra in se široko uporablja kot element mnogih bolj zapletenih operacij v obeh linearna algebra (kot npr matriko inverzno) in strojno učenje (najmanjši kvadrati). Za branje in interpretacijo višjega reda matriko operacije, morate razumeti matriko faktorizacija.

Tudi vedeti, kaj je vektor v ML?

Zakaj se imenujejo matrike z dimenzijami Nx1 vektorji Če ste se udeležili katerega koli študija fizike ali inženiringa, verjetno pomislite vektorji kot nekaj, kar ima tako velikost kot smer, kjer je dolžina vektor je velikost in orientacija vektor je smer.

Kaj je značilnost strojnega učenja?

V strojno učenje in prepoznavanje vzorcev, a funkcija je individualna merljiva lastnost ali značilnost opazovanega pojava. Koncept " funkcija " je povezana s pojasnjevalno spremenljivko, ki se uporablja pri statističnih tehnikah, kot je linearna regresija.

Priporočena: