Одним из самых больших препятствий в изучении линейной алгебры было овладение этой интуицией. Собственные значения и собственные векторы - одна из тех вещей, которые появляются в миллионе мест, потому что они очень полезны, но чтобы распознать, где они могут быть полезны, вам понадобится интуиция относительно того, что они делают. Собственные векторы - это «оси» преобразования, представленного матрицей. Представьте, что вращается глобус (вселенная векторов): каждое место обращено в новом..

Поиск по сходству позволяет исследовать сложные, неструктурированные наборы данных, но как именно это делается? По своей сути методы сходства количественно определяют, насколько близко два вектора похожи друг на друга, где векторы представляют собой числовые представления объектов данных, таких как документы, изображения, слова, аудиофайлы или временные данные, известные как вложения векторов . Понимая сходство между векторами, мы можем понять сходство между самими объектами данных...