在数学和机器学习领域，向量距离是一个重要的概念，它用于衡量两个向量之间的相似度或差异程度。那么，向量距离在英文中的表达是什么呢？

答案是“Vector Distance”。这个术语直接翻译过来就是“向量距离”，它准确地描述了两个向量在多维空间中的间隔。

详细来说，向量距离可以通过多种方式来计算，常见的有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。每种距离都有其特定的应用场景和计算公式。例如，欧氏距离是最为人熟知的距离度量方式，适用于各维度具有同等重要性的情形。曼哈顿距离则考虑了在网格状空间中的距离，而余弦相似度则用于衡量向量的方向相似性，而不是大小。

在机器学习中，向量距离的计算对于数据分类、聚类和推荐系统等任务至关重要。通过计算数据点之间的距离，我们可以判断它们的相似性，从而进行有效的数据分析和模式识别。

总结一下，当我们谈论数学或机器学习中的向量距离时，我们指的是“Vector Distance”。这个概念虽然在不同的领域有不同的计算方式和应用，但其核心目的是衡量向量之间的相似度或差异。