特征的向量空間模型

????????一個(gè)個(gè)具體的樣本，在被機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理時(shí)，由其特征來(lái)表示。換言之，每個(gè)現(xiàn)實(shí)世界的事物，在用來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練或預(yù)測(cè)時(shí)，需要轉(zhuǎn)化為一個(gè)特征向量。
????????一般來(lái)說(shuō)，特征空間可以是歐氏空間，也可以是希爾伯特空間，不過(guò)為了便于理解，我們?cè)谝院蟮乃欣又卸际褂脷W氏空間。
????????直觀上，當(dāng)我們把一個(gè) n 維向量表達(dá)在一個(gè) n 維歐氏空間中的時(shí)候，能夠“看到”的一個(gè)個(gè)向量對(duì)應(yīng)為該空間中的一個(gè)個(gè)點(diǎn)。
????????這樣來(lái)想象一下：我們把若干樣本的特征向量放到特征空間里去，就好像在這個(gè) n 維空間中撒了一把“豆”。
????????當(dāng) n=1 時(shí)，這些“豆”是一條直線(xiàn)上的若干點(diǎn)；當(dāng) n=2 時(shí)，這些“豆”是一個(gè)平面上的若干點(diǎn)；當(dāng) n=3 時(shí)，這些“豆”是一個(gè)幾何體里面的若干點(diǎn)……