لماذا تستخدم النواقل في التعلم الآلي؟

2024 مؤلف: Miles Stephen | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:33

في التعلم الالي ، خاصية نواقل مستخدمة لتمثيل الخصائص الرقمية أو الرمزية ، المسماة الميزات ، لكائن بطريقة رياضية وسهلة التحليل. وهي مهمة للعديد من المجالات المختلفة من التعلم الالي ومعالجة الأنماط.

فقط هكذا ، ما هو المتجه في التعلم الآلي؟

المتجه ، سواء كان ذلك في التعلم الالي أو يشير الجبر الخطي إلى نفسه - مجموعة / مصفوفة من الأرقام - مثال: [1 ، 3 ، 2] المتجه . في التعلم الالي هذه المتجه يسمى ميزة المتجه نظرًا لأن كل من هذه القيم تتوافق مع بعض الميزات ، على سبيل المثال ، ميزات الفاكهة في مشكلة تصنيف الفاكهة.

بالإضافة إلى ذلك ، ما سبب أهمية الجبر الخطي للتعلم الآلي؟ مصفوفة التحليل هو أداة رئيسية في الجبر الخطي وتستخدم على نطاق واسع كعنصر في العديد من العمليات المعقدة في كليهما الجبر الخطي (مثل ال مصفوفة معكوس) و التعلم الالي (المربعات الصغرى). من أجل قراءة وتفسير الرتبة الأعلى مصفوفة العمليات ، يجب أن تفهم مصفوفة التحليل إلى عوامل.

يجب أن تعرف أيضًا ، ما هو المتجه في ML؟

لماذا تسمى المصفوفات ذات الأبعاد Nx1 ثلاثة أبعاد إذا كنت قد درست هندسة أو فيزياء على مستوى الكلية ، فربما تفكر في ذلك ثلاثة أبعاد كشيء له الحجم والاتجاه حيث يبلغ طول المتجه هو حجم واتجاه المتجه هو الاتجاه.

ما هي الميزة في التعلم الآلي؟

في التعلم الالي والتعرف على الأنماط ، أ خاصية هي خاصية فردية قابلة للقياس أو خاصية ظاهرة يتم ملاحظتها. مفهوم " خاصية "مرتبط بمتغير توضيحي يستخدم تقنيات إحصائية مثل الانحدار الخطي.