机器学习向量是机器学习领域中一个基础且重要的概念。向量在数学和计算机科学中有着广泛的应用，特别是在机器学习、数据分析和人工智能等领域。
向量基础
向量是一种数学对象，它可以表示大小和方向。在机器学习中，向量通常用来表示数据点或者特征。
向量的特点
- 大小：向量的长度或大小。
- 方向：向量的方向通常用角度或者坐标轴来表示。
向量表示
向量可以用多种方式表示，例如：
- 坐标表示：在二维空间中，一个向量可以用两个坐标值 (x, y) 来表示。
- 分量表示：向量也可以用其各个分量的和来表示，例如 v = v1 + v2 + ... + vn。
机器学习中的向量
在机器学习中，向量被广泛用于表示数据点和特征。以下是一些常见的向量应用：
- 特征向量：在数据挖掘和机器学习中，特征向量用于表示数据点的特征。
- 输入向量：在神经网络中，输入向量用于表示输入数据。
- 权重向量：在神经网络中，权重向量用于表示网络中各个节点的权重。
扩展阅读
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机器学习向量示例