數值資料有哪些
數值資料共有這四種
- 純量(Scalar) : 只有大小關係，如：質量(mass)，長度(length)，速率(speed)等。
- 向量(Vector)：除了大小關係還有方向性，如：位移(displacement)，速率(velocity)，加速度(acceleration)，力(force)等。
假設有一個向量x (d維的實數空間)，其數學向量表示法通常為：
d為非0的正整數，代表有d維特徵數，x則表示為一個d為的向量。向量一般用小寫粗體字表示。
向量的大小：以此點座標到原點的歐幾里得距離(Euclidean Distance)來表示，數學符號為，其值為
以幾何空間來說，當d=1，為數線，d=2為平面，d=3為3D空間，d>3則為高為度空間，無法畫圖呈現。
- 矩陣(Matrix)：多個向量的組合。
- 張量(Tensor)：多階陣列，可用來表示純量、向量與矩陣或是更高階的純量。
參考來源： 機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術
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