在模式识别和机器学习中，特征向量是一个 n 维的数值特征向量，用于表示某个对象。机器学习中的许多算法都需要对象的数值表示，因为这种表示有助于处理和统计分析。当表示图像时，特征值可能对应于图像的像素，而当表示文本时，特征可能是文本术语的出现频率。特征向量相当于统计程序（例如线性回归）中使用的解释变量向量。特征向量通常使用点积与权重相结合，以构建线性预测函数，用于确定进行预测的分数。
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