我有一项任务，我需要训练机器学习模型以预测来自多个输入的一组输出。我的输入是一组3x 1向量，一组3x3协方差矩阵和一组标量的1000次迭代，而我的输出只是一组标量。我不能使用回归学习器应用程序，因为这些输入需要具有相同的尺寸，对如何统一它们有任何想法吗？
解决此问题的一种可能方法是将协方差矩阵展平为向量。完成此操作后，您可以构建一个1000xN的矩阵，其中1000表示数据集中的样本数量，N表示要素数量。例如，如果您的要素由3x1向量，3x3协方差矩阵和其他5个标量组成，则N可以为3 + 3 * 3 + 5 = 17。然后，您可以使用此矩阵训练任意模型（例如线性回归器）或训练更高级的模型（例如树或类似模型）。
训练机器学习模型时，了解您的数据并利用其结构来帮助学习算法非常重要。例如，我们可以利用以下事实：协方差矩阵是对称且正半定的，因此位于closed convex cone中。矩阵的对称性意味着它生活在所有3x3矩阵集合的子空间中。实际上，3x3对称矩阵的空间尺寸is only 6。您可以使用这些知识来减少数据的冗余。