特徴は、観察されている現象の個々の測定可能な特性であることを学びました。
たとえば、私は人間を代表しています。
次に、年齢、体重、身長など、さまざまな特徴があります。これらの特徴をベクトルに配置すると、特徴ベクトルが形成されます。私が得たものから、この場合の特徴ベクトル（配列）は3つの要素を持ちます-最初は年齢、次に体重、そして最後に身長です。同様に、「n」個の個人の場合、それぞれが3つの要素を持つ「n」個の特徴ベクトルがあります。
このコンテキストでは、特徴セットとは何ですか？
回答
特徴ベクトルは、次のようなベクトルです。特定の観測の特徴を特定の順序で格納します。
たとえば、アリスは26歳で、身長は5 “6”です。彼女の特徴ベクトルは、要素の順序付け方法の選択に応じて、[26、5.5]または[5.5、26]になります。順序は、一貫性がある場合にのみ重要です。
機能セットは、身長や年齢など、関心のあるすべての属性のセットです。
この用語を使用するときの暗黙の前提は、データが表形式であるということです-どういうわけか、データを「フラット」なマトリックスのような形式として表すことを選択しました。ただし、非表形式のデータネットワークグラフ、ビデオ、オーディオ、画像、バイナリデータシーケンスなどの形式…これらはすべて、特徴ベクトルとして表すためにある程度のエンジニアリングが必要です。
回答
機能：は、年齢、名前、身長、体重などの数字のリストです。 。、つまり、すべての列がリレーショナルテーブルの機能です。
機能ベクトルは特定の表現ですリレーショナルテーブルの行。各行は特徴ベクトルであり、行「n」は「n」番目のサンプルの特徴ベクトルです。
特徴e Set：出力変数の予測に役立ちます。
例：特定の人の年齢を予測するには、生年月日を知る必要があります。ここでは、機能セット=誕生年です。
通常、優れた機能セットは、専門家のドメイン知識または数学的アプローチを使用して特定できます。
これがお役に立てば幸いです。乾杯！！！。 
回答
単純なデータ構造の観点から見ると、違いは、セットには固有の順序がなく、重複が含まれていないことです（宝くじの袋を参照）が、ベクトルには順序があり、任意の値を含めることができます（配列と同様）または1次元行列）。