機械学習一般的な添字とその意味

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つまり、アスタリスク*上付き文字

• スイカの本： $（W ^ *、B ^ *）= \ underset {（W B）} {ARGMAX} \ sum_ {i = 1} ^ M（F（X_I）-y_i）^ 2$意味：式が最小値をとることが、対応します $B、W$の値。

• 李ハング、「統計的学習法」： $D ^ * = \ underset {\アルファ、\ベータ; \ alpha_i \ GEQ 0} {最大} \ theta_D（\アルファ、\ベータ）$ $D ^ *$最適なソリューションを表します。

• フラワーブック：通常、上付き文字*が最小化または機能を最大限に表し、 $バツ$などを念頭に置いなどの値、： $X ^ * = argminf（X）$

• その上付き文字アスタリスク*は、通常、最適解を示し

チルダと添字の意味

周辺分布 $P（X）$経験分布 $\チルダP（X）$ $\チルダP（X = x）は= \ FRAC {V（X = X）} {N}$

^意味の件名に破線

• 李ハング、「統計的学習法」： $R_ {EXP}（\ハットY）= E_p [L（Y、\帽子F（X））]$、ここで $\ハットF$表現モデルを学びました
• 「AIをディープラーニング」アンドリュー・ウ： $\ハットY$このモデルは、予測出力ベクトルを示し、

http://blog.csdn.net/u012965373/article/details/52936875

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