Vídeo: Por que os vetores são usados no aprendizado de máquina?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:39
No aprendizado de máquina , recurso vetores são usados para representar características numéricas ou simbólicas, chamadas de características, de um objeto de uma forma matemática e facilmente analisável. Elas são importantes para muitas áreas diferentes de aprendizado de máquina e processamento de padrões.
Então, o que é um vetor no aprendizado de máquina?
Vetor seja em Aprendizado de Máquina ou Álgebra Linear se refere ao mesmo - uma coleção / matriz de números - exemplo: [1, 3, 2] é um vetor . No aprendizado de máquina isto vetor é chamado de recurso vetor como cada um desses valores corresponde a algumas características, digamos, características de uma fruta em um problema de classificação de frutas.
Além disso, por que a Álgebra Linear é importante para o aprendizado de máquina? Matriz a fatoração é uma ferramenta chave em álgebra Linear e amplamente utilizado como um elemento de muitas operações mais complexas em ambos álgebra Linear (tais como o matriz inverso) e aprendizado de máquina (mínimos quadrados). Para ler e interpretar de ordem superior matriz operações, você deve entender matriz fatoração.
Também para saber, o que é um vetor em ML?
Por que as matrizes com dimensões Nx1 são chamadas vetores Se você estudou física ou engenharia em nível universitário, provavelmente pensa em vetores como algo que tem magnitude e direção onde o comprimento do vetor é a magnitude e a orientação do vetor é a direção.
O que é recurso no aprendizado de máquina?
No aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões, um recurso é uma propriedade individual mensurável ou característica de um fenômeno sendo observado. O conceito de" recurso "está relacionada à variável explicativa utilizada em técnicas estatísticas, como a regressão linear.
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