輸入特征向量英文解釋翻譯、輸入特征向量的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 input feature value

分詞翻譯：

輸入的英語翻譯：

import; input; introduce
【計】 CI; enter; entering; in-fan; input; inputting; load line; typing-in
【化】 input
【醫】 importation; infusion; intromission
【經】 import

特征向量的英語翻譯：

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

專業解析

在機器學習和模式識别領域，輸入特征向量（Input Feature Vector）是描述一個數據對象關鍵屬性的數值化表示，通常作為模型的輸入。其核心概念如下：

定義與組成
特征向量是由多個特征（Features）構成的數學向量。每個特征代表對象的某一量化屬性（如像素值、詞頻、傳感器讀數），所有特征按特定順序排列形成向量。例如，圖像識别中，一個像素矩陣可被展平為包含RGB值的特征向量。
數學表示
設對象有 (n) 個特征，其輸入特征向量記為：

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

其中 (x_i) 表示第 (i) 個特征的數值（如标準化後的溫度、灰度值）。
作用與意義
- 信息壓縮：将複雜數據（文本、圖像）轉化為結構化數值，便于算法處理。
- 模式識别基礎：特征向量承載區分不同類别的關鍵信息（如貓/狗圖片的紋理特征）。
- 模型泛化：高質量特征提升模型預測新數據的能力（如金融風控中的用戶行為特征）。
實例應用
- 自然語言處理：詞嵌入（Word Embedding）将單詞表示為稠密向量（如 "king" → [0.2, -0.5, 0.7]）。
- 計算機視覺：卷積神經網絡（CNN）輸入層接收圖像像素組成的特征向量。

權威參考來源：

斯坦福大學《機器學習課程》對特征向量的定義與應用（CS229 Lecture Notes）
谷歌開發者機器學習術語表（Machine Learning Glossary）
《深度學習》（Deep Learning, Ian Goodfellow）中特征工程的論述（Chapter 5）

網絡擴展解釋

輸入特征向量是機器學習和數據科學中的核心概念，指将原始數據轉化為結構化數值表示的過程。以下從五個方面詳細解釋：

基本定義輸入特征向量是描述數據樣本的數學表示形式，通常為一個一維數組。每個元素對應一個特征（即數據屬性），例如： $$ mathbf{x} = [x_1, x_2, ..., x_n]^T $$ 其中n為特征維度，x₁到xₙ分别代表不同特征值。
特征組成

數值特征：如溫度(25.3℃)、價格($199)
類别特征：需編碼處理（如獨熱編碼将"顔色=紅"轉為）
時序特征：時間戳、序列位置等
派生特征：通過計算獲得（如BMI=體重/身高²）

預處理流程 (1) 缺失值處理：插值或标記特殊值 (2) 标準化：$$ z = frac{x - mu}{sigma} $$ (3) 降維：PCA或t-SNE處理高維數據 (4) 特征交叉：組合特征生成新屬性
典型應用場景

圖像識别：将像素矩陣展平為向量（如224x224圖像→50176維向量）
自然語言處理：詞嵌入向量（Word2Vec、BERT等）
推薦系統：用戶行為特征+物品屬性特征拼接

關鍵注意事項

維度災難：特征過多會導緻計算效率下降，建議保持維度<樣本量的1/10
特征相關性：高度相關的特征可能引發多重共線性問題
可解釋性：某些複雜特征（如神經網絡中間層輸出）可能降低模型可解釋性

實際應用中，特征工程的質量往往比模型選擇更重要。好的特征向量應具備區分性、獨立性和魯棒性，能有效表征數據本質特性。