1、集合与运算

本文介绍了集合的概念,包括元素的表示、集合的表示方法、数集的分类以及子集关系。接着,讨论了集合的并集、交集、差集、全集和补集的定义。还详细阐述了区间和邻域的概念。最后提到了集合在机器学习中的应用,如实例、候选假设和训练样例的集合。

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集合

集合:具有某种特定性质的事物的总体
   组成这个集合的事物称为该集合的元素
   
a∈M:表示元素a属于集合M
a∉M:表示元素a不属于集合M

集合的两种表示方法
1、 列举法
A = { a 1 , a 2 , a 3 , a 4 , . . . . . . , a n } A= \lbrace a_1,a_2,a_3,a_4,......,a_n \rbrace A={a1a2a3a4......an}
2、 描述法
M = { x ∣ x 所 具 有 的 性 质 P } M= \lbrace x|x所具有的性质P \rbrace M={xxP}

例子:
B = { x ∣ x ∈ R , x 2 − 1 = 0 } ⟹ B = { 1 , − 1 } B=\lbrace x|x\in R,x^2-1=0 \rbrace \Longrightarrow B=\lbrace 1,-1 \rbrace B={xxR,x21=0}B={1,1}

数集的分类:
N ---- 自然数集 N = { 0 , 1 , 2 , . . . , n , . . . } N=\lbrace 0,1,2,...,n,... \rbrace N={0,1,2,...,n,...}
Z ---- 整数集 Z = { . . . , − n , . . . , − 2 , − 1 , 0 , 1 , 2 , . . . , n , . . . } Z=\lbrace ...,-n,...,-2,-1,0,1,2,...,n,... \rbrace Z={...,n,...,2,1,0,1,2,...,n,...}
Q ---- 有理数集 Q = { p q ∣ p ∈ Z , q ∈ N + 且 p , q 互 质 } Q=\lbrace \frac{p}{q}|p \in Z,q \in N^+且p,q互质 \rbrace Q={qppZ,qN+pq}
(其中 N + N^+ N+是正整数集)即1,2,3,4,…,n.,…
R ---- 实数集 R = { x ∣ x 是 有 理 数 或 者 无 理 数 } R=\lbrace x|x是有理数或者无理数 \rbrace R={xx}

子集:若x∈A,则必x∈B,就说A是B的子集,记作A ⊂ \subset B
数集间的关系:N ⊂ \subset Z,Z ⊂ \subset Q,Q ⊂ \subset R

集合相等:若A ⊂ \subset B,且B ⊂ \subset A,就称为集合A与B相等
例子 A = { 1 , 2 } , B = { x ∣ x 2 − 3 x + 2 = 0 } A=\lbrace 1,2 \rbrace,B=\lbrace x|x^2-3x+2=0 \rbrace A={1,2},B={xx23x+2=0},则A=B

空集 : 不含任何元素的集合称为空集,记作 ϕ \phi ϕ
例子 A = { x ∣ x ∈ R , x 2 + 1 = 0 } A=\lbrace x|x∈R,x^2+1=0 \rbrace A={xxRx2+1=0}= ϕ \phi ϕ
规定 空集是任何集合的子集

集合的运算

并集:设A和B是两个集合,由所有属于A或者属于B的元素组成的集合,称为A与B的并集,记做A∪B,即 A∪B={x|x∈A或x∈B}
在这里插入图片描述
交集:设A和B是两个集合,由所有属于A又属于B的元素组成的集合,称为A与B的交集,记做A∩B,即 A∩B={x|x∈A且x∈B}
在这里插入图片描述
差集:设A和B是两个集合,由所有属于A而不属于B的元素组成的集合,称为A与B的差集,记做A\B,即 A\B={x|x∈A且x∉B}
在这里插入图片描述
全集和补集
全集:我们研究某个问题限定在一个大的集合A中进行,所研究的其他集合B都是A的子集,我们称集合A为全集。
补集:A/B为B的补集,记做 B c B^c Bc
例子: A = { x ∣ 0 &lt; x ≤ 1 } A=\lbrace x|0&lt;x \leq 1 \rbrace A={x0<x1}的补集是 A c = { x ∣ x ≤ 0 或 x &gt; 1 } A^c=\lbrace x|x \leq 0 或 x&gt;1\rbrace Ac={xx0x>1}
在这里插入图片描述

区间

区间:指介于某两个实数之间的全体实数,这两个实数叫做区间的端点。

∀ a , b ∈ R , 且 a &lt; b \forall a,b∈R,且a&lt;b a,bRa<b (其中 ∀ \forall 符号为任意的意思)
{ x ∣ a &lt; x &lt; b } \lbrace x|a&lt;x&lt;b \rbrace {xa<x<b},称为开区间,记作(a,b)
在这里插入图片描述
{ x ∣ a ≤ x ≤ b } \lbrace x|a \leq x \leq b \rbrace {xaxb},称为闭区间,记作[a,b]
在这里插入图片描述
{ x ∣ a ≤ x &lt; b } \lbrace x|a \leq x &lt; b \rbrace {xax<b},称为半开区间,记作[a,b)
在这里插入图片描述
{ x ∣ a &lt; x ≤ b } \lbrace x|a &lt; x \leq b \rbrace {xa<xb},称为半开区间,记作(a,b]
在这里插入图片描述
无限区间
[ a , + ∞ ) = { x ∣ a ≤ x } [a,+\infty)= \lbrace x|a \leq x \rbrace [a,+)={xax} ( − ∞ , b ) = { x ∣ x &lt; b } (-\infty,b)= \lbrace x|x &lt; b \rbrace (,b)={xx<b}
在这里插入图片描述
注:全体实数的集合R可以记作 ( − ∞ , + ∞ ) (-\infty,+\infty) (,+)

邻域

邻域:设 δ \delta δ是任一正数,则开区间 ( a − δ , a + δ ) (a-\delta,a+\delta) (aδ,a+δ)就是a的一个邻域,这个邻域称为点a的 δ \delta δ邻域,记作 U ( a , δ ) U(a,\delta) U(a,δ),即 U ( a , δ ) = { x ∣ a − δ &lt; x &lt; a + δ } U(a,\delta)=\lbrace x|a-\delta&lt;x&lt;a+\delta \rbrace U(a,δ)={xaδ<x<a+δ}
点a称为这邻域的中心, δ \delta δ称为这个邻域的半径。
在这里插入图片描述
进一步剖析:
由于
a − δ &lt; x &lt; a + δ ⟺ ∣ x − a ∣ &lt; δ a-\delta&lt;x&lt;a+\delta\Longleftrightarrow|x-a|&lt;\delta aδ<x<a+δxa<δ
因此
U ( a , δ ) = { x ∣ a − δ &lt; x &lt; a + δ } U(a,\delta)=\lbrace x|a-\delta&lt;x&lt;a+\delta \rbrace U(a,δ)={xaδ<x<a+δ} ⟺ \Longleftrightarrow U ( a , δ ) = { x ∣ ∣ x − a ∣ &lt; δ } U(a,\delta)=\lbrace x||x-a|&lt;\delta \rbrace U(a,δ)={xxa<δ}

U ( a , δ ) U(a,\delta) U(a,δ)表示与点a的距离小于 δ \delta δ的一切 x x x的全体

  • 去心邻域 U δ ( a ) = { x ∣ 0 &lt; ∣ x − a ∣ &lt; δ } U_\delta(a)=\lbrace x|0&lt;|x-a|&lt;\delta \rbrace Uδ(a)={x0<xa<δ}
  • δ \delta δ邻域 ( a − δ , a ) (a-\delta,a) (aδ,a)
  • δ \delta δ邻域 ( a , a + δ ) (a,a+\delta) (a,a+δ)

机器学习中集合的应用

  • 实例的集合
  • 候选假设的集合
  • 训练样例的集合

后续介绍******

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