专栏首页机器学习与统计学统计学中的常用符号

统计学中的常用符号

R:实数集

Rn:n维实数向量空间

H:希尔伯特空间

X:输入空间

Y:输出空间

x∈X:输入,实例

y∈Y:输出,标记

X:输入随机变量

Y:输出随机变量

T={(x1,y1),(x2,y2),···,(xN,yN)}**训练数据集

N:样本容量

(xi,yi):第i个训练数据点

x=(x(1),x(2),···,x(n))T:输入向量,n维实数向量

xi(j):输入向量xi的第j分量

P(X),P(Y):概率分布

P(X,Y)**:联合概率分布

F:假设空间

f∈F:模型,特征函数

θ,ω:模型参数

ω=(ω1,ω2,···ωn)T:权值向量

b:偏置

J(f):模型的复杂度

Remp:经验风险或经验损失

Rexp:风险函数或期望损失

L:损失函数,拉格朗日函数

η:学习率

ll·ll1:L1范数

ll·ll2:L2范数

(x·x'):向量x与x'的内积

H(X),H(p):熵

H(Y|X):条件熵

S:分离超平面

α=(α1,α2,···,αn)T:拉格朗日乘子,对偶问题变量

αi:对偶问题的第i个变量

K(x,z):核函数

sign(x):符号函数

I(x):指示函数

Z(x):规范化因子

END

本文分享自微信公众号 - 机器学习与统计学(tjxj666)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-05-10

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