機器學習中的數學 第1章向量和它的朋友們

2021-10-19 02:48:30 字數 1187 閱讀 4330

向量是指具有大小和方向的量,在物理學中,通常將向量稱作向量。其實我們在初中就接觸過向量。表示每種力的帶箭頭的線段就是向量,箭頭的方向表示向量的方向。線段的長度表示向量的大小。

相應地,沒有方向的量,稱為標量。

關於向量有許多概念。

1.1向量的表示和模長

在數學中,向量仍然可以用帶箭頭的線段來表示,如圖1.2所示是乙個在平面的直角座標系中的向量。

注:向量未必是直的,也存在曲線的向量。

一般地,向量符號在印刷體中用粗體字母表示。

a   b   v  pq

手寫體應在字母加乙個指賂右側的小箭頭。

其實使用不加任何修飾的普通字母或你自已發明的符號也一樣,只能在上下文清楚地表達即可,對於向量的箭頭表示法來說

半箭頭和全箭頭一樣,表示的向量沒什麼區別,本書統一用半箭頭。

向量是表示大小和方向的量,它並沒有規定的起點和終點。所以相同的賂量可以畫在任何位置。

兩個向量者可以表示(-1,2)它們的方向和長度相同,可以說(-1,2)是一族賂量,有無限種幾何表示法,實際上一族向量都是乙個標準向量的平移得到。因為同族向量具有相同的性質,通常

為了簡單起見,將標準向量以原點作為起點。

向量也有很多代數表示法,下面幾種都可以表示同一種向量。

a==(x1,x2) =

向量的大小稱為向量的模,它是乙個標量,在平面直角座標系中,a的模長表示為:

有時候a的模長也稱為a的二範數,這裡|a|可不是絕對值,算是數學中的符號重用。

在機器學習中,經常把乙個有n個特徵的訓練樣本稱為乙個n的維向量,如何理解n維的概念

我們比較熟悉的空間概念是二維平台和三維空間。空間的每一維度都可以代表任意事物,這完全取決於你對每乙個維度的定義。

多維空間只是個概念,不要試圖在平面上通過幾何的方式描述四維以及四維以上的空間。實際上多維空間很常,比如關係型資料庫就可以看成乙個多維空間。

表的每個字段代表了空間的乙個維度。

可以看到,維度的內容不僅僅包含數量,同樣也可以包含文字,只是為了能夠計算,需要制定一些規則將文字轉成數字。

n的空間用

向量在某一維度上的值稱為向量在該維度上的分量,比如r3空間 a= (1,2,9),a 在三個維度的分量分別是1,2,9 

所有分量都為0的向量是零向量,由於零向量被壓縮成乙個點,所以零向量沒有方向。原點就是典型的零向量,零向量用大寫字母o表示。也可以直接用0表示。

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