数学符号1
冒號的后面表示是對前面的限制
聚類特征
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鄰域
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豎線
q 代表滿足后面的條件的元素
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豎線后面表條件
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默認是列向量 ?加上T就是列向量了
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預測值的符號
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X 是已知的樣本數據
x的相關表達式推出y
W是參數 ?分號后面是參數
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有T轉置表示 列向量？ ?每個分量為行向量
相反沒有T則是行向量 ??每個分量為列向量
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表示去除元素k之后的集合？
符號
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上下數字
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色它這里不表示條件?而是參數 未知數
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θ
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Θ 是參數
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Θ 是參數
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矩陣分析符號
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點積
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上標表示向量
下標表示具體的元素
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相對熵
KL散度
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正比
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交叉熵和相對熵
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豎線前面的兩個參數都是未知參數
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豎線后面的兩個變量都是已知的
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分號后面是參數,其他兩個是樣本值
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W和b同時為參數
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組合
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行向量
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I,j 先固定一個數
然后k 再取所有的數
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I.?j 都要取完?
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范數??模
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后面一坨取最大值時對應的j
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先算i,再看j
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這里的求和符號管不到最后的一項
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這種情況下??求和符號 管最后一項
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投影矩陣的計算
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N,B 表示針對矩陣的一部分
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求和符號要管多項的話會加括號的
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對向量各分量的梯度?
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去除D0的意思?
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下標:k 為第幾次迭代的意思
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行向量?
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角標
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列向量
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分類變量,半定量數據
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如何查看 ?求和符號的范圍
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找到最優的參數 w和b 使的其使右邊的式子達到最小
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先取i 一行,再對所有行元素絕對值求和 ??最后去最大值的行
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上下兩種符號的區別 ?下面這種兩個e補色托 ?相當于是對每個元素都處理了
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特征值和特征向量
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這個求和符號 包含了最后一項 ????是對求和符號里的 ?每一項都求導之后 ??再求和的
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反向傳播
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這個求和符號是對后面整個部分進行控制
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參數
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C和y兩個參數都在求和符號內
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J 為特征
Tm為閾值
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集合的表示
Xij ?樣本的第j個特征小于tm
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色他 代表參數
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表示個數
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是的G最下的參數斯塔取值
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樣本在每一類上的分布概率
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樣本個數占比來估計
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指數相乘 就變成指數項 相加
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0-1 損失
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紅色是指數損失 ?是0-1損失的上界
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經典 CSDN ?機器學習的 adabost 的推導過程
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上下相等
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在f=fm-1的情況下 ?求梯度
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相當于函數在x等于某個值的時候求梯度
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下標是q（x）
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滿足豎線后條件的所有樣本的集合
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用戶b對item P 的打分
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歸一化的作用
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相當于用比率而不是絕對值來做判斷
標準化 去掉長度（數量，絕對值的影響）
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乘法的作用
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對零值的處理
阻尼系數
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退化 就是后退一步
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無窮右開頭
∝ 是這個對嗎,這個是成正比的符號
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平滑方法 把零變成非零
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看公式 看符號的物理意義和下標
下標 ?----符號-------公式的意義
學習最快的方法就是看公式
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另一個看公式的技巧就是看圖
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最初的paper會附上圖片
比看公式更快
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大T 為橫向量
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加對數就是似然？
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Y對這一坨都管
X 是對所有都管？
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問題： 括號 ??期望 增減的學習
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波浪 表示是已知的 經驗的
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M 維向量 ?取值在0到n之間
m是英語句子長度 ?n 是外語句子長度
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S1 和S2 都在S 集合里面
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Q 個向量 ?每個向量 dk維
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向量做除法
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詞對齊向量
N 是外語句子的長度 m 是英語句子的長度
A 是m 維 取值在零到n 之間
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均勻分布？
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x是樣本 ?色他是參數 ?用樣本和已知的模型估計參數
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欠采樣的公式很巧妙 ?和TFIDF的區別
欠采樣公式貌似和TF 部分 相互抵消了 因為二者都是利用同樣的數據得到的 ?而且不能替代 IDF的作用 ?因為IDF 是來自于其他數據的特征 ??而不是數據本身的特征
總結
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