n维向量空间是普通平面和空间向量概念的推广,是一种特殊的矩阵。
由数a1,a2....an组成的有序数组,称为n维向量,简称为向量。向量通常用斜体希腊字母等表示。在一个向量组中,若有一个部卜知分向量组线性相关, 则整个向量组也必定线性相关,反之不成立。推论一个线性无关的向量组的任何非空的部分向量组都 线性无关。
在机器学习过程中,我们会经常遇到向量、数组和矩阵侍差这三种数据结构,下面就这三种数据结构做一次详细的分析。同时我们时常困惑于维度,n维向量,n维数组,矩阵的维度,本文着重就这一方面进行分析。
解析几何中,我们把“既有大小又有方向的量”叫作向量,并把可随意平行移动的有向线段作为向量的几何形象。
在引进坐标系以后,这种向量就有了坐标表示式— — n个有次序的实数,也就是n维向量。因此,当 型谈消n ≤ 3 时,n维向量可以把有向线段作为几何形象,但当n>3 时,n 维向量就不再有这种几何形象,只是沿用一些几何术语罢了。
标签:向量,空间
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