Feature vector is a representation of an object or data point in a multi-dimensional space, where each dimension corresponds to a specific feature or attribute of the object. It is commonly used in machine learning and pattern recognition to describe the characteristics of the data in a structured format that can be easily processed by algorithms.
Vektor příznaků je soubor čísel použitý k reprezentaci konkrétního objektu, vlastnosti nebo datového bodu. Často se používá v algoritmech strojového učení pro analýzu dat a rozpoznávání vzorů. Vektor příznaků je jednorozměrné pole čísel, které popisuje charakteristiky objektu. Vektor příznaků zachycuje základní charakteristiky objektu a ignoruje jakékoliv nepodstatné detaily. Každý záznam ve vektoru příznaků odpovídá určité vlastnosti nebo rysu objektu a kombinace těchto hodnot umožňuje rozlišit objekt od ostatních objektů ve stejném datasetu. Vektory příznaků lze použít pro klasifikaci, regresi, shlukování a další úlohy strojového učení.