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机器学习论文中常用的数学符号以及Latex

A数据集:通常用 D A \mathcal{D}_A DA表示。

B数据集:通常用 D B \mathcal{D}_B DB表示。

C数据集:通常用 D C \mathcal{D}_C DC表示。

在机器学习中,损失函数通常用 L L L表示,即:

L ( θ , D ) L(\theta, \mathcal{D}) L(θ,D)

除了 L L L以外,机器学习中的损失函数还有其他写法,具体取决于具体的问题和算法。以下是几个常见的损失函数写法:

  1. J ( θ ) J(\theta) J(θ):用于表示模型的代价函数,通常用于监督学习中的分类和回归问题,目标是最小化代价函数。
  2. L ( y , y ^ ) \mathcal{L}(y, \hat{y}) L(y,y^):用于表示模型的预测误差,其中 y y y表示真实标签, y ^ \hat{y} y^表示模型预测的标签,通常用于监督学习中的分类和回归问题,目标是最小化预测误差。
  3. E ( θ ) E(\theta) E(θ):用于表示模型的能量函数,通常用于无监督学习中的生成模型和自编码器等算法中,目标是最大化能量函数。
  4. J ( θ ) \mathcal{J}(\theta) J(θ):用于表示模型的损失函数,通常用于强化学习等问题中,目标是最小化损失函数。

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