Ich möchte verstehen, was ein Vektor in Bezug auf maschinelles Lernen ist.Was ist Vektor in Bezug auf maschinelles Lernen
Ich schaute in die unten 2 Links. https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_vector.
konnte ich nicht vollständig verstehen. kann jemand in einfachen Worten erklären
Ich würde denken, dass viel von Ihrem Problem kommt, weil Vektor ist ein allgemeiner Begriff mit vielen Verwendungen. Stellen Sie sich in diesem Fall eine Liste von Werten oder eine Zeile in einer Tabelle vor. Die Datenstruktur ist ein eindimensionales Array; Ein Vektor von N Elemente ist ein N -dimensionaler Vektor, eine Dimension für jedes Element.
Zum Beispiel ist die Eingabe (3.14159, 2.71828, 1.618) ein Vektor aus 3 Elementen und könnte als ein Punkt im 3-dimensionalen Raum dargestellt werden. Ihr Programm würde ein 1x3-Array (eindimensionale Datenstruktur) für die drei Elemente deklarieren.
Hilft Ihnen das, die grundlegende Eingabeverarbeitung zu visualisieren? Dies ist kein schwieriges Problem mit einer Wronkskian Transformationsmatrix - es ist nur eine Änderung in Format und Visualisierung.
Der Merkmalsvektor ist einfach eine Zeile der Eingabe. Zum Beispiel könnten wir im populären Beispiel des maschinellen Lernens der Immobilienpreisvorhersage Merkmale (Tabellenspalten) haben, einschließlich des Baujahrs eines Hauses, der Anzahl der Schlafzimmer, der Fläche (m^2) und der Größe der Garage (automatische Kapazität). Dies würde Eingangsvektoren geben wie
[1988, 4, 200, 2]
[2001, 3, 220, 1]
usw.
In einfachen Worten,
Abmessungen: die zur Analyse entnommen Attribute
zB:
a) Im Gesundheitswesen Bereich: Größe, Gewicht, Geschlecht, Pulsfrequenz, Cholesebene
b) Im Bankwesen: Alter, Geschlecht, Beruf, Marita l Status etc
n-dimensionaler Vektor: < e1, e2, e3, ...., en> wobei ei der Wert der Dimension i ist und Elemente geordnet.
Beispiel:
< 180, 74, M, 60, 120> ist ein 6-dimensionaler Vektor, wo 180, 74, M, 60, 120, um die Werte von Attributen/Abmessungen Höhe sind, das Gewicht, Geschlecht, Pulse_Rate , cholesterol_level jeweils.
< 180, 74, M, 60, 120> und 180 <, M, 74, 60, 120> sind nicht gleich wie die Reihenfolge der Dimensionen Gewicht und Geschlecht geändert werden.
Erklären Sie, welche ** spezifischen ** Teil der Definition Sie nicht verstehen und warum es für Sie verwirrend ist. – csmckelvey
Ist das Eingabeobjekt in maschinellen Lernmodellen Vektor genannt. – subho
in der https: //en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning Link, ich lese, dass das In überwachten Lernen, jedes Beispiel ist ein Paar, bestehend aus einem Eingabeobjekt (in der Regel ein Vektor) und Eingabeobjekt wird in einen Feature-Vektor, der eine Reihe von Funktionen enthält, die beschreibend sind das Objekt, so dass ich nicht in der Lage bin zu verstehen, die Eingabe selbst als Vektor oder Eingabe nach der Transformation genannt Vektor – subho