특성은 관찰되는 현상의 개별 측정 가능한 속성이라는 것을 배웠습니다.
예를 들어 내가 인간을 대표한다고 말하십시오.
그렇다면 나이, 몸무게, 키 등 다양한 특징이 될 수 있습니다. 이제 이러한 특징을 벡터에 배치하면 특징 벡터가 형성됩니다. 내가 얻은 것에서 특징 벡터 (배열)는 세 가지 요소를 가질 것입니다. 첫 번째는 나이, 무게, 마지막으로 높이입니다. 마찬가지로 “n”개의 개인에 대해 각각 3 개의 요소를 갖는 “n”개의 특징 벡터를 갖게됩니다.
이 맥락에서 특성 집합이란 무엇입니까?
답변
특성 벡터는 특정 관찰에 대한 기능을 특정 순서로 저장합니다.
예를 들어 Alice는 26 세이고 키는 5 “6”입니다. 그녀의 특징 벡터는 선택한 요소 순서에 따라 [26, 5.5] 또는 [5.5, 26]이 될 수 있습니다. 순서는 일관 적 인 한 중요합니다.
기능 집합은 키와 나이와 같이 관심있는 모든 속성의 집합입니다.
이 용어를 사용할 때 내재 된 가정은 데이터가 표 형식 이라는 것입니다. 어떻게 든 “평탄한”행렬과 같은 형식으로 표현하도록 선택했습니다. 그러나 비표 형식 데이터 네트워크 그래프, 비디오, 오디오, 이미지, 이진 데이터 시퀀스와 같은 형식은 모두 특징 벡터로 표현하기 위해 어느 정도의 엔지니어링이 필요합니다.
Answer
기능 : 는 숫자 목록입니다 (예 : 나이, 이름, 키, 몸무게 등). ., 즉 모든 열이 관계형 테이블의 특성임을 의미합니다.
특징 벡터 는 특정 관계형 테이블의 행입니다. 각 행은 특성 벡터이고 “n”행은 “n”번째 샘플에 대한 특성 벡터입니다.
기능 e Set : 출력 변수를 예측하는 데 도움을줍니다.
예 : 특정 사람의 나이를 예측하려면 생년월일을 알아야합니다. 여기에 기능 세트 = 생년월일.
일반적으로 좋은 기능 세트는 전문 도메인 지식이나 수학적 접근 방식을 사용하여 식별 할 수 있습니다.
이게 도움이되기를 바랍니다. 건배!!!. 
답변
간단한 데이터 구조 관점에서 볼 때 차이점은 세트에는 고유 한 순서가없고 중복 (복권 한 봉지 참조)이없는 반면 벡터에는 순서가 있고 임의의 값 (배열과 유사)을 포함 할 수 있다는 것입니다. 또는 1 차원 행렬).