Как массивы используются в современных алгоритмах машинного обучения?

Массивы (векторы и матрицы) являются основой для многих алгоритмов машинного обучения. kedu.ru

Векторы — это одномерные массивы чисел, которые могут представлять различные данные, например, координаты в пространстве. sky.pro В машинном обучении векторы часто используются для представления признаков объектов. sky.pro Например, если есть данные о домах, вектор может содержать такие признаки, как площадь, количество комнат и возраст дома. sky.pro

Матрицы — это двумерные массивы чисел, которые используются для представления и обработки данных в машинном обучении. sky.pro Например, матрица может представлять набор данных, где каждая строка — это отдельный образец, а каждый столбец — это признак. sky.pro Матрицы позволяют эффективно выполнять операции над большими наборами данных, что делает их незаменимыми в машинном обучении. sky.pro

Некоторые операции, которые выполняются с матрицами в алгоритмах машинного обучения:

• Умножение матриц используется для вычисления линейных комбинаций признаков. sky.pro Это особенно важно в методах, таких как линейная регрессия и нейронные сети. sky.pro
• Сложение и вычитание матриц позволяют комбинировать и модифицировать данные. sky.pro
• Транспонирование матриц изменяет их ориентацию, что может быть полезно в различных вычислительных задачах. sky.pro

Массивы также используются в методах, таких как анализ главных компонент (PCA), который помогает уменьшить размерность данных и выявить основные компоненты. sky.pro