机器学习中的向量：大小与方向
在机器学习中，向量通常用数组表示，每个元素代表向量在相应维度上的坐标值。
大小（模）
向量的模表示其长度，又称欧几里得长度。对于三维向量 v = (x, y, z)，其模为：
l = sqrt(x^2 + y^2 + z^2)
方向
向量的方向由其单位向量表示，即长度为 1 的向量。对于三维向量，单位向量为：
(x/l, y/l, z/l)
其中 l 是向量的模。
因此，机器学习中的向量既有大小（模），也有方向。这些属性对于机器学习模型的训练和评估至关重要。例如，在图像分类中，像素值可以被视为一个向量，其大小和方向可以反映图像的不同特征。
以上就是机器学习中向量的大小与方向：它们如何影响模型？的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
转载请注明：范的资源库 » 机器学习中向量的大小与方向：它们如何影响模型？
