Vektörler

Vektör, tek boyutlu sayı dizisidir ve büyüklüğü ile yönü vardır.

Vektörler

Vektör, sıralı bir sayı listesidir. ML'de her örnek bir özellik vektörüdür: [boy, kilo, yaş]. NumPy'da tek boyutlu dizidir; toplama ve skalerle çarpma eleman bazlıdır:

u = np.array([1, 2, 3])
v = np.array([4, 5, 6])
print(u + v)       # [5 7 9]
print(2 * u)       # [2 4 6]

Vektörün uzunluğu (normu) np.linalg.norm(u) ile bulunur: √(1² + 2² + 3²) ≈ 3.742.

Nokta çarpım

İki vektörün nokta çarpımı, karşılıklı elemanların çarpımlarının toplamıdır. Doğrusal modelin tahmini tam olarak budur: ağırlıklar · özellikler + kesişim.

w = np.array([0.5, 2.0])
x = np.array([4, 3])
print(np.dot(w, x))   # 0.5*4 + 2.0*3 = 8.0
print(w @ x)          # aynısı

Nokta çarpım ayrıca iki vektörün ne kadar aynı yönü gösterdiğini ölçer; dik vektörlerde sonuç 0'dır.

Uygulama Doğrusal tahmin

Ağırlık vektörü w, özellik vektörü x ve kesişim b verildi. Tahmini w @ x + b ile hesaplayıp yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np

w = np.array([2.0, -1.0, 0.5])
x = np.array([3, 4, 10])
b = 1.5

print(w @ x + b)

Kendini test et

<code>np.linalg.norm([3, 4])</code> kaçtır?
- 5.0
- 7.0
- 25.0
- 12.0
Cevabı göster

5.0 — ��(3² + 4²) = √25 = 5.
İki vektörün nokta çarpımını al.
```
skor = np.____(w, x)
```
Cevabı göster
```
skor = np.dot(w, x)
```
İşlemleri eşleştir (u = [1, 2], v = [3, 4]).

u + v

[4 6]
u * v

[3 8]
u @ v

11
2 * u

[2 4]

Sıradaki ders: Matrisler

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler