더 gerneral 한 개념 : 빨 : 숲 > 파 : 나무 > 검 : 나뭇잎
ctrl b : 진하게
JUPYTER NOTEBOOK
L : line number
| dnn | deep nn |
| cv | cross validation |
| aux | auxiliary |
| aka | as known as |
| cat | categorical |
| svc | soft vector classifier |
| cat | concatenate |
| nan | not a number |
| df | dataframe |
| corr | corelation |
| kde | kernel density estimation |
| mse | mean square error |
| regr | regression |
| clf | classifier |
| rng | random number generator |
| soln | solution |
| mtrx | matrix |
| coeff | coefficient (계수) |
| thrm | theorem |
| msg | massage |
| f↑ | faster |
| s↓ | slow |
| (+) | good |
| (-) | bad |
| ☆ or ☆ | 중요한 뼈대, 새로안 신기한 사실 |
| ☆ | 내용이 어려운데 중요하니 다시 읽어봐 |
| ok | 가능 |
| X ok | 불가능 |
| s | string |
| l | list |
| n | number or 총 개수 |
| x, y | 임의의 n |
| i, j | 임의의 index |
| v, w | vector (1차원) |
| m | metrix (2차원 or 2차원 이상) |
| t | tensor (3차원) |
| , ... | , ˙˙˙ |
| ~ or a, b, c | 뭐든 |
| m, n | matrix의 m*n |
| ~= | 비슷하다 |
| inst | instance |
| μ 뮤 |
모평균
|
| x̄ | 표본 평균 |
| σ 시그마 | 모 standard diviation |
| S | 표본 standard diviation |
| pass | (= pass-easy) 쉬워서 설명 안 함 |
| pass-hard | 복잡해서 외우진 않아도 됨 |
| pass-need | 일단 pass하는데, 나중에 설명 채워줘 |
| 이하동문 | 위에 설명한 거랑 매우 비슷해서 설명을 생략함 |