「特徵向量」是數學和計算機科學中的一個術語,特別是在機器學習和數據分析領域中。它指的是用來表示數據特徵的數值集合。特徵向量通常用於將實際世界的物體或事件轉換為數學模型,以便進行分析和預測。特徵向量的維度數量通常與所考慮的特徵數量相同。
在機器學習中,特徵向量是用來表示樣本的數據結構,通常用於訓練模型。每個特徵向量都包含了樣本的數據特徵,這些特徵可以是數值型或類別型。特徵向量的維度對於模型的性能至關重要,因為它決定了模型能夠捕捉到的資訊量。
例句 1:
每個樣本的特徵向量需要標準化以提高模型的準確性。
Each sample's feature vector needs to be standardized to improve the model's accuracy.
例句 2:
我們使用特徵向量來訓練分類器。
We use feature vectors to train the classifier.
例句 3:
特徵向量的維度過高可能導致過擬合問題。
Having too high a dimension in feature vectors may lead to overfitting.
通常用於描述一組與對象相關的屬性,這些屬性可以用來進行比較或分析。在數據庫和數據挖掘中,屬性向量可以幫助識別和分類資料。
例句 1:
每個產品的屬性向量包含顏色、大小和價格等資訊。
Each product's attribute vector includes information like color, size, and price.
例句 2:
在數據挖掘中,屬性向量用於進行聚類分析。
In data mining, attribute vectors are used for clustering analysis.
例句 3:
我們需要檢查屬性向量的完整性,以確保數據的準確性。
We need to check the integrity of the attribute vectors to ensure data accuracy.
用來描述一組特徵或特性,通常在科學和工程領域中使用。特徵向量可以幫助分析系統的行為或性能。
例句 1:
這個模型的特徵向量能夠捕捉到系統的主要行為。
The characteristic vector of this model captures the main behaviors of the system.
例句 2:
我們需要調整特徵向量以改善模擬結果。
We need to adjust the characteristic vector to improve the simulation results.
例句 3:
特徵向量的選擇對於實驗的成功至關重要。
The selection of characteristic vectors is crucial for the success of the experiment.