用于文本分类的特征向量

特征向量是一个特定的可观察现象的可量化的特征。一个很好的例子是人类类别的身高和体重特征，因为它可以被看到和测量。假设它们会有一个静态或非线性的关系，我们经常依靠计算机特征来提取有意义的信息，用于预测另一个函数。所开发的机器学习模型的输出将表明这一论断是真实的。

一个特征向量的确是一个n维的数字特征向量，在模式识别和机器学习中用来描述一个物体。

由于事物的数字表示便于处理和统计分析，许多机器学习方法都依赖于它们。数字的集合就是一个向量的全部。很明显，向量是什么，只是为一个特征计算出来的数值的列表。发现的数值。

在多维数值中，特征是由特征向量表示的，机器学习模型采用的是特征向量。任何相关的特征都必须转化为特征向量，因为机器学习模型只能用数值工作。

特征向量实例

构建一个特征向量可以从各种特征和策略中获益，比如说。

机器学习

• RGB（红、绿、蓝）格式的图像像素经常被使用。在8位编码中，每个像素是一个三维向量，其值在0到255之间。
• 对于语义分割的问题，我们把class1、class2和class3这样的类别编码到每个通道中。

解释

• 字袋模型是一个文件的向量表示，包括每个元素中每个词的频率。机器学习模型将一个向量解释为一个数值列表来产生预测，尽管向量中的每个位置都与一个词相关。
• 文本中每个词的相关性是用Tf-idf（术语频率-反向文档频率）公式来衡量的。该计算方法包括用一个词的出现次数除以包含该词的文档数量。当一个词在一个文本中频繁出现而在其他文本中不出现时，它对那个特定的文件一定是重要的。
• 一个使用单热编码的向量除了第一个索引外，其他地方都含有零，而第一个索引是唯一识别每个词的。事实上，word2vec（词到向量）格式使用了分散表示，这导致向量中有很多非零成分。这使得对内存的使用远远超过了一次编码，甚至可以用线性代数来测量单词的相似度。词嵌入向量是这种词向量的一般名称。
• 今天，单词嵌入向量的使用已经很普遍了，因为它们有效地表达了自然语言中众多单词的语义和语境，同时浓缩了它们的表现形式。它们适合于基于深度学习的语言模型，因为我们可以对它们执行矩阵运算。

一种浓缩的对象表示法是一个矢量。矢量的元素在原始实体中没有空间上的联系。

机器学习使用特征向量来对实体的数字属性进行数学描述。它们在模式识别和机器学习的众多应用中至关重要。在数据挖掘中，特征向量是至关重要的。ML算法通常需要事物的数字表示，以便进行解释分析。在线性回归等方法中使用的解释变量向量的数学对应物被称为特征向量。

特征向量对防止垃圾邮件和文本分类有难以置信的帮助。它们可以是电子邮件标题、文本模式、单词频率或IP地址。

由于它们在用数字表达事物以支持一系列分析方面的效用和实用性，向量经常被用于机器学习（ML）。它们对研究很有帮助，因为有很多方法可以将向量相互比较。使用欧几里得公式计算两个对象之间的距离很简单。

特征工程的一个重要部分是从未经处理的数据中有条不紊地创建特征向量。要建立这样一个程序，有各种挑战。为了存储创建的特征向量以便随后检索，我们首先需要一个位置。为了考虑到基础动态的变化或最新的发现，我们偶尔需要改变特征的定义。

换句话说，随着功能的不断发展，我们必须保持它们的最新状态。我们还需要保持对几个功能定义版本的跟踪，因为应用程序不能立即从一个过时的功能定义切换到另一个。