Я хочу понять, что представляет собой вектор с точки зрения машинного обучения.Что такое вектор в терминах машинного обучения
Я рассмотрел приведенные ниже ссылки. https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_vector.
Я не мог понять полностью. может кто-нибудь объяснить простыми словами
Я думаю, что большая часть вашей проблемы возникает из-за того, что vector - это общий термин со многими видами использования. В этом случае подумайте об этом как о списке значений или строке в таблице. Структура данных представляет собой одномерный массив; вектор N Элементы N -мерный вектор, один размер для каждого элемента.
Например, вход (3.14159, 2.71828, 1.618) представляет собой вектор из 3 элементов и может быть представлен как точка в трехмерном пространстве. Ваша программа объявит массив 1x3 (одномерную структуру данных) для хранения трех элементов.
Помогает ли вам визуализировать основную обработку ввода? Это не сложная проблема с матрицей преобразования Wronkskian - это просто изменение формата и визуализации.
Функциональный вектор - это просто одна строка ввода. Например, в популярном примере машинного обучения прогнозирования цен на жилье у нас могут быть функции (столбики), включая год постройки дома, количество спален, площадь (м^2) и гараж (авто мощность). Это дало бы входные векторы, такие как
[1988, 4, 200, 2]
[2001, 3, 220, 1]
т.д.
В простых словах,
Размеры: атрибуты, взятых для анализа
например:
а) в здравоохранении домен: высота, вес, пол, частота пульса, уровень холестерина
b) В банковском домене: возраст, пол, профессия, marita л статус и т.д.
п-мерный вектор: < е1, е2, е3, ...., еп>, где е является значением размерности г и элементы упорядочены.
например:
< 180, 74, М, 60, 120> представляет собой 6-мерный вектор, где 180, 74, М, 60, 120 являются значения высоты атрибутов/размеров, веса, пола, pulse_rate , уровень холестерина, соответственно.
< 180, 74, М, 60, 120> и < 180, М, 74, 60, 120> не такой же, как порядок веса размеры и пола изменяются.
Объясните, какая ** конкретная ** часть определения, которую вы не понимаете и почему она вас путает. – csmckelvey
Является ли входным объектом в машинных моделях, называемых векторами. – subho
в https: //en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning, я прочитал, что в контролируемом обучении In каждый пример представляет собой пару, состоящую из входного объекта (обычно векторного), а входной объект преобразуется в вектор функции, который содержит ряд функций, которые описывают объект, поэтому я не могу понять сам вход, называемый вектором или вводом после преобразования, называемого вектором. – subho