Pourquoi les vecteurs sont-ils utilisés dans l'apprentissage automatique ?

2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36

Dans apprentissage automatique , caractéristique les vecteurs sont utilisés pour représenter des caractéristiques numériques ou symboliques, appelées caractéristiques, d'un objet d'une manière mathématique et facilement analysable. Elles sont importantes pour de nombreux domaines différents de apprentissage automatique et le traitement des motifs.

Justement, qu'est-ce qu'un vecteur dans l'apprentissage automatique ?

Vecteur , que ce soit dans Apprentissage automatique ouL'algèbre linéaire fait référence au même - une collection / un tableau de nombres - exemple: [1, 3, 2] est un vecteur . Dans apprentissage automatique cette vecteur s'appelle une caractéristique vecteur comme chacune de ces valeurs correspond à certaines caractéristiques, disons les caractéristiques d'un fruit dans un problème de classification des fruits.

De plus, pourquoi l'algèbre linéaire est-elle importante pour l'apprentissage automatique ? Matrice la factorisation est un outil clé dans algèbre linéaire et largement utilisé comme élément de nombreuses opérations plus complexes dans les deux algèbre linéaire (comme le matrice inverse) et apprentissage automatique (moindres carrés). Afin de lire et d'interpréter d'ordre supérieur matrice opérations, vous devez comprendre matrice factorisation.

A savoir aussi, qu'est-ce qu'un vecteur en ML ?

Pourquoi les matrices de dimensions Nx1 sont-elles appelées vecteurs Si vous avez suivi des cours de physique ou d'ingénierie de niveau collégial, vous pensez probablement à vecteurs comme quelque chose qui a à la fois une amplitude et une direction où la longueur du vecteur est la grandeur et l'orientation de la vecteur est la direction.

Qu'est-ce qu'une fonctionnalité dans l'apprentissage automatique ?

Dans apprentissage automatique et la reconnaissance des formes, un caractéristique est une propriété individuelle mesurable ou caractéristique d'un phénomène observé. La notion de " caractéristique " est liée à celle de la variable explicative utilisée par les techniques statistiques telles que la régression linéaire.