输入特征向量英文解释翻译、输入特征向量的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 input feature value

分词翻译：

输入的英语翻译：

import; input; introduce
【计】 CI; enter; entering; in-fan; input; inputting; load line; typing-in
【化】 input
【医】 importation; infusion; intromission
【经】 import

特征向量的英语翻译：

【计】 feature vector; proper vector
【化】 eigenvector

专业解析

在机器学习和模式识别领域，输入特征向量（Input Feature Vector）是描述一个数据对象关键属性的数值化表示，通常作为模型的输入。其核心概念如下：

定义与组成
特征向量是由多个特征（Features）构成的数学向量。每个特征代表对象的某一量化属性（如像素值、词频、传感器读数），所有特征按特定顺序排列形成向量。例如，图像识别中，一个像素矩阵可被展平为包含RGB值的特征向量。
数学表示
设对象有 (n) 个特征，其输入特征向量记为：

$$ mathbf{x} = begin{bmatrix} x_1x_2vdotsx_n end{bmatrix} $$

其中 (x_i) 表示第 (i) 个特征的数值（如标准化后的温度、灰度值）。
作用与意义
- 信息压缩：将复杂数据（文本、图像）转化为结构化数值，便于算法处理。
- 模式识别基础：特征向量承载区分不同类别的关键信息（如猫/狗图片的纹理特征）。
- 模型泛化：高质量特征提升模型预测新数据的能力（如金融风控中的用户行为特征）。
实例应用
- 自然语言处理：词嵌入（Word Embedding）将单词表示为稠密向量（如 "king" → [0.2, -0.5, 0.7]）。
- 计算机视觉：卷积神经网络（CNN）输入层接收图像像素组成的特征向量。

权威参考来源：

斯坦福大学《机器学习课程》对特征向量的定义与应用（CS229 Lecture Notes）
谷歌开发者机器学习术语表（Machine Learning Glossary）
《深度学习》（Deep Learning, Ian Goodfellow）中特征工程的论述（Chapter 5）

网络扩展解释

输入特征向量是机器学习和数据科学中的核心概念，指将原始数据转化为结构化数值表示的过程。以下从五个方面详细解释：

基本定义输入特征向量是描述数据样本的数学表示形式，通常为一个一维数组。每个元素对应一个特征（即数据属性），例如： $$ mathbf{x} = [x_1, x_2, ..., x_n]^T $$ 其中n为特征维度，x₁到xₙ分别代表不同特征值。
特征组成

数值特征：如温度(25.3℃)、价格($199)
类别特征：需编码处理（如独热编码将"颜色=红"转为）
时序特征：时间戳、序列位置等
派生特征：通过计算获得（如BMI=体重/身高²）

预处理流程 (1) 缺失值处理：插值或标记特殊值 (2) 标准化：$$ z = frac{x - mu}{sigma} $$ (3) 降维：PCA或t-SNE处理高维数据 (4) 特征交叉：组合特征生成新属性
典型应用场景

图像识别：将像素矩阵展平为向量（如224x224图像→50176维向量）
自然语言处理：词嵌入向量（Word2Vec、BERT等）
推荐系统：用户行为特征+物品属性特征拼接

关键注意事项

维度灾难：特征过多会导致计算效率下降，建议保持维度<样本量的1/10
特征相关性：高度相关的特征可能引发多重共线性问题
可解释性：某些复杂特征（如神经网络中间层输出）可能降低模型可解释性