机器学习基础概念
一、关于数据
本文约定:
- 大写表示矩阵
- 小写表示向量
- 上标代表第几个样本
- 下标代表第几个特征
一般向量都表示为列向量
特征空间:每个维度都可以表示一个特征,形成一个空间(2D,3D,4D...),其中存在的点就是标记
每个特征的每个数字都有明确语义,都可以代表一个特征,但是现实中很难存在可描述的特征,例如:
图像中,对每个像素抽象成一个特征,这种特征是不可描述的
机器学习基础概念
一、关于数据
本文约定:
一般向量都表示为列向量
特征空间:每个维度都可以表示一个特征,形成一个空间(2D,3D,4D...),其中存在的点就是标记
每个特征的每个数字都有明确语义,都可以代表一个特征,但是现实中很难存在可描述的特征,例如:
图像中,对每个像素抽象成一个特征,这种特征是不可描述的