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机器学习中向量的大小与方向:它们如何影响模型?

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2024-10-28 08:30:16

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来源于php中文网

原创

机器学习中向量的大小与方向:它们如何影响模型?

机器学习中的向量:大小与方向

在机器学习中,向量通常用数组表示,每个元素代表向量在相应维度上的坐标值。

大小(模)

向量的模表示其长度,又称欧几里得长度。对于三维向量 v = (x, y, z),其模为:

l = sqrt(x^2 + y^2 + z^2)

方向

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向量的方向由其单位向量表示,即长度为 1 的向量。对于三维向量,单位向量为:

(x/l, y/l, z/l)

其中 l 是向量的模。

因此,机器学习中的向量既有大小(模),也有方向。这些属性对于机器学习模型的训练和评估至关重要。例如,在图像分类中,像素值可以被视为一个向量,其大小和方向可以反映图像的不同特征。

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