【人工智能数学应用篇】向量在人工智能中的多元应用

向量在人工智能中的多元应用

向量在人工智能领域扮演着基础而重要的角色，它是许多算法和模型的核心构件。向量能有效地表示数据，帮助算法进行计算和优化。本文将深入探讨向量在人工智能中的几个主要应用场景，并通过具体示例来说明它们的实际应用。

1. 数据表示

1.1 概述

在机器学习中，向量常用于表示数据的特征。每个数据点被转换为一个向量，其中每个元素对应一个特征。这种表示使得数据可以被传递给不同的机器学习模型进行训练和预测。

1.2 应用示例

假设我们有一个关于房屋市场的数据集，其中每个数据点包含房屋的面积（平方英尺）和房价（美元）。我们可以将每个数据点表示为一个二维向量。

import numpy as np

# 示例数据点，表示房屋的面积和价格
house_data = np.array