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机器学习中的数学符号

机器学习中的数学符号

作者: UlissesJr | 来源:发表于2018-09-05 10:48 被阅读29次

    主要符号一览

    以下列举了本书中使用的主要符号。

    x 标量(整数或实数)
    \boldsymbol{x} 向量
    \boldsymbol{X} 矩阵
    \mathsf{X} 张量

    集合

    \mathcal{X} 集合
    \mathbb{R} 实数集合
    \mathbb{R}^n n 维的实数向量集合
    \mathbb{R}^{x \times y} x \times y 维的实数矩阵集合

    操作符

    \boldsymbol{(\cdot)}^\top 向量或矩阵的转置
    \odot 按元素相乘
    \lvert\mathcal{X}\rvert 集合 \mathcal{X} 中元素个数
    |\cdot|_p L_p 范数
    |\cdot| L_2 范数
    \sum 连加
    \prod 连乘

    函数

    f(\cdot) 函数
    \log(\cdot) 自然对数函数
    \exp(\cdot) 指数函数

    导数和梯度

    \frac{dy}{dx} y 关于 x 的导数
    \frac{\partial y}{\partial x} y 关于 x 的偏导数
    \nabla_{\cdot} y y 关于 \cdot 的梯度

    概率和统计

    \mathbb{P}(\cdot) 概率分布
    \cdot \sim \mathbb{P} 随机变量 \cdot 的概率分布是 \mathbb{P}
    \mathbb{P}(\cdot \mid \cdot) 条件概率分布
    \mathbb{E}_\cdot(f(\cdot)) 函数 f(\cdot)\cdot 的数学期望

    复杂度

    \mathcal{O} 大 O 符号(渐进符号)

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