feature vector
En numerisk repræsentation af et objekts karakteristika (features) som en vektor i et flerdimensionalt rum.
Kort fortalt
En feature vector er en liste af tal, der beskriver et objekts egenskaber, så en maskine kan sammenligne og analysere det.
- Kategori
- begreb
- Niveau
- begynder
- Udtale
- ˈfiːtʃər ˈvɛktər
Betydninger
1- 1
En vektor af tal, der repræsenterer målbare egenskaber eller karakteristika ved et objekt, anvendt som input i maskinlæringsmodeller.
- I et billedklassifikationsproblem kan hver pixel eller udtrukne kanter danne en feature vector.
- Ordene i en tekst kan omdannes til feature vectors via bag-of-words eller word embeddings.
Hvornår bruges det
Feature vectors bruges som input til maskinlæringsalgoritmer, hvor hvert objekt i datasættet (f.eks. et billede, en tekst eller en lydfil) omdannes til en vektor. Valget og kvaliteten af features er afgørende for modellens ydeevne.
Kodeeksempel
import numpy as np
# Simpel 4-pixel feature vector
image = [255, 128, 64, 0]
feature_vector = np.array(image)
print(feature_vector)Omdanning af et simpelt 4-pixel billede til en feature vector.
Oprindelse
Fra engelsk 'feature' (egenskab) og 'vector' (vektor).
Afledte ord
3Kilder
2- Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher Bishop, 2006)
- The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani, Friedman, 2009)