机器学习常用角标及其含义

星号*上角标含义

• 西瓜书：$$(w^{\ast },b^{\ast })=\underset{(w,b)}{\mathrm{argmax}}\sum _{i=1}^m(f(x_i)-y_i{)}^2$$含义是：使表达式取最小值时，对应的$w,b$的取值。

• 李航《统计学习方法》：$$d^{\ast }=\underset{\alpha ,\beta ;{\alpha }_i\ge 0}{\max }{\theta }_D(\alpha ,\beta )$$$d^{\ast }$表示问题的最优解。

• 花书：通常使用一个上标*表示最小化或最大化函数的$x$的值，如记：$$x^{\ast }=argminf(x)$$

• 即星号*上标通常表示最优解

波浪号~上标含义

边缘分布$P(X)$的经验分布$\tilde{P}(X)$$$\tilde{P}(X=x)=\frac{v(X=x)}{N}$$

折线^上标的含义

• 李航《统计学习方法》：$$R_{exp}(\hat{y})=E_p[L(Y,\hat{f}(X))]$$，其中$\hat{f}$表示学到的模型
• 吴恩达《deeplearning AI》：$\hat{y}$表示根据模型预测的输出向量

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

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