其次，多維矢量積也被用來計算高維空間中的點與點之間的距離。在機器學習中，我們經常需要比較不同樣本之間的距離，以確定它們的相似性或差異性。多維向量積可以快速計算兩個高維向量之間的距離，這對於很多機器學習算法(如聚類、分類和推薦系統)都是非常重要的。
此外，多維矢量積也被用來實現壹些復雜的機器學習算法。比如矩陣分解就是壹種常用的降維技術，可以把壹個高維矩陣分解成兩個低維矩陣的乘積。其實這個過程是通過多維向量多次相乘來實現的。
壹般來說，多維矢量積在機器學習中的作用主要體現在特征工程、距離計算和復雜算法的實現上。通過使用多維向量積，我們可以更好地理解和利用數據，從而提高機器學習模型的性能。