你好，我是黄申。

之前我们讲过如何让计算机理解现实世界中的事物，方法是把事物的各种特性转为机器所能理解的数据字段。而这些数据字段，在机器学习里通常被称为特征。有了特征，我们不仅可以刻画事物本身，还能刻画不同事物之间的关系。

上一个模块我们只是了解了监督式学习，重点考察了特征和分类标签之间的关系。但是在信息检索和非监督式学习中，我们更关注的是不同事物之间的相似程度。这就需要用到线性代数中的向量空间模型了。

提到向量空间模型，你可能对其中的概念有点陌生，所以我会从向量空间的基本概念开始说起，讲到向量空间模型的相关知识，最后再讲讲它是如何应用在不同的编程中的。

什么是向量空间？

上一节，我讲到了向量和向量空间的一些基本概念。为了帮助你更好地理解向量空间模型，我这里给出向量和向量空间的严格定义。

首先假设有一个数的集合 FF