机器学习中的向量:大小和方向如何定义?

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机器学习中的向量:大小和方向如何定义?

机器学习中的向量解读:大小与方向

在机器学习中,向量通常以数组的形式表示,例如 [x1, x2, ..., xn]。那么,这些向量的实际大小和方向是多少呢?

向量的大小

向量的模或大小表示该向量在空间中的长度。对于上述数组,向量的大小为其各个元素平方和的平方根:

l = sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)

向量的方向

向量的方向表示其在空间中的朝向。为了确定方向,需要先计算向量的单位向量:

v = (x1/l, x2/l, ..., xn/l)

其中 v 是单位向量,l 是向量的大小。单位向量使向量的模为 1,因此它表示向量的方向。

因此,机器学习中的向量由其大小和方向两个属性定义。大小表示它在空间中的长度,而方向表示它指向的空间区域。

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作者:admin @ 24资源网   2025-01-14

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