چرا از بردارها در یادگیری ماشین استفاده می شود؟

2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35

که در فراگیری ماشین ، ویژگی بردارها استفاده می شود برای نشان دادن ویژگی های عددی یا نمادین، به نام ویژگی ها، یک شی به روشی ریاضی و به راحتی قابل تجزیه و تحلیل. آنها برای بسیاری از حوزه های مختلف مهم هستند. فراگیری ماشین و پردازش الگو

بنابراین، بردار در یادگیری ماشین چیست؟

بردار ، در آن باشد فراگیری ماشین یا جبر خطی به همان - مجموعه / آرایه ای از اعداد - اشاره دارد: مثال: [1، 3، 2] یک بردار . که در فراگیری ماشین این بردار ویژگی نامیده می شود بردار از آنجایی که هر یک از این مقادیر با برخی ویژگی ها مطابقت دارد، مثلاً ویژگی های یک میوه در یک مشکل طبقه بندی میوه.

علاوه بر این، چرا جبر خطی برای یادگیری ماشین مهم است؟ ماتریس فاکتورسازی یک ابزار کلیدی در جبر خطی و به طور گسترده به عنوان عنصری از بسیاری از عملیات پیچیده تر در هر دو استفاده می شود جبر خطی (مانند ماتریس معکوس) و فراگیری ماشین (کمترین مربعات). به منظور toread و تفسیر مرتبه بالاتر ماتریس عملیات، شما باید درک کنید ماتریس فاکتورسازی

همچنین بدانید که بردار در ML چیست؟

چرا ماتریس هایی با ابعاد Nx1 نامیده می شوند؟ بردارها اگر در رشته فیزیک یا مهندسی در سطح کالج شرکت کرده اید، احتمالاً به آن فکر می کنید بردارها به عنوان چیزی که هم قدر و هم جهت دارد که در آن طول بردار قدر و جهت است بردار جهت است.

ویژگی در یادگیری ماشین چیست؟

که در فراگیری ماشین و تشخیص الگو، الف ویژگی یک ویژگی قابل اندازه گیری فردی یا مشخصه یک پدیده مشاهده شده است. مفهومی از ویژگی مربوط به متغیر توضیحی است که از تکنیک های آماری مانند رگرسیون خطی استفاده می شود.