【漫话机器学习系列】166.向量（Vectors）
向量（Vectors）详解
1. 什么是向量？
向量是一组有序的数字，通常被称为 标量（Scalars） 组成的数组。向量既可以用于表示数据，也可以用于描述几何意义上的方向和大小。在数学、物理、机器学习等多个领域，向量都是一个非常重要的概念。
2. 向量的表示方式
向量通常可以用两种形式来表示：
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行向量（Row Vector）：一个一维的横向数组，如：
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列向量（Column Vector）：一个一维的纵向数组，如：
其中， 代表向量的第 i 个元素。
3. 向量的两种主要意义
（1）数据意义
在数据科学和机器学习中，向量通常用于存储一组相关的数值。例如：
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一个人的身高、体重、年龄等特征可以组成一个向量。
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一张图片的像素值可以用一个向量来表示。
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一个股票的历史价格也可以用一个向量存储。
（2）几何意义
在几何中，向量不仅仅是数值的集合，还可以表示空间中的方向和大小。例如：
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在二维或三维坐标系中，向量可以用来描述从原点到某个点的方向和距离。
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例如，在二维坐标系中，向量 X 可能表示一个箭头，从原点指向某个点，方向和长度决定了这个向量的几何意义。
4. 向量的基本运算
向量的运算在数学和计算机科学中非常重要，包括：
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向量加法：两个相同维度的向量可以相加，得到一个新的向量。
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向量减法：同样，两个向量可以相减。
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数乘（标量乘法）：向量的所有元素可以同时乘以一个数（标量）。
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点积（内积）：两个向量可以进行点积运算，得到一个标量。
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叉积（外积）（仅适用于三维向量）：用于计算两个向量的垂直方向向量。
5. 向量的应用
向量的应用非常广泛，包括但不限于：
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计算机科学：用于机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的数据表示。
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物理学：用于描述力、速度、加速度等物理量。
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工程学：用于信号处理、电路分析等。
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经济学：用于描述多种经济变量的数据分析。
6. 结论
向量是数学和科学中一个基本的概念，它既可以用来表示数据，又可以表示几何方向。理解向量的概念和运算，对于掌握机器学习、物理学、数据科学等领域至关重要。