登录
首页 >  文章 >  python教程

机器学习中的向量:它的尺寸和方向是如何确定的?

时间:2024-11-01 13:24:47 125浏览 收藏

今日不肯埋头,明日何以抬头!每日一句努力自己的话哈哈~哈喽,今天我将给大家带来一篇《机器学习中的向量:它的尺寸和方向是如何确定的?》,主要内容是讲解等等,感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出,我都会认真看的!大家一起进步,一起学习!

机器学习中的向量:它的尺寸和方向是如何确定的?

机器学习向量:大小和方向

问题:

在机器学习中,我们经常提到的向量是数组,那么它的大小是多少?它的方向又是如何确定的呢?

解答:

向量的大小:

机器学习中的向量一般表示样本,通常表示为 [x1, x2, ..., xn] 的形式。其中 x1 到 xn 分别表示样本在对应维度空间中的坐标值。

向量的方向:

假设我们有样本 v = (x, y, z)。则其方向可以用单位向量来描述,即:

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

该单位向量表示从原点指向 v 的方向。

向量的模:

如果题主所说的向量的大小指的是向量的模,那么模可以表示为 l,它表示向量的欧式长度。

文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《机器学习中的向量:它的尺寸和方向是如何确定的?》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

相关阅读
更多>
最新阅读
更多>
课程推荐
更多>