数学符号arg含义

argument of the maximum/minimum

arg max f(x): 当f(x)取最大值时,x的取值

arg min f(x):当f(x)取最小值时,x的取值


表示使目标函数取最小值时的变量值
From Wikipedia

In mathematicsarg max (or argmax) stands for the argument of the maximum, that is to say, the set of points of the given argument for which the value of the given expression attains its maximum value:[note 1]

\underset{x}{\operatorname{arg\,max}} \, f(x) := \{x\ |\ \forall y : f(y) \le f(x)\}

In other words,

\underset{x}{\operatorname{arg\,max}} \, f(x)

is the set of values of x for which f(x) has the largest value M. For example, if f(x) is 1−|x|, then it attains its maximum value of 1 at x = 0 and only there, so \underset{x}{\operatorname{arg\,max}} \, (1-|x|) = \{0\}.


Equivalently, if M is the maximum of f, then the arg max is the level set of the maximum:

\underset{x}{\operatorname{arg\,max}} \, f(x) = f^{-1}(M) = \{x\ |\ f(x) = M \}

If the maximum is reached at a single value, then one refers to the point as the arg max, meaning we define the arg max as a point, not a set of points. So, for example,

\underset{x\in \Bbb{R}}{\operatorname{arg\,max}} (x(10-x)) = 5                      //只有一个值使函数取最大值,则arg为该值

(rather than the singleton set {5}), since the maximum value of x(10 − x) is 25, which happens when x = 5.[note 2]

However, in case the maximum is reached at many values, arg max is a set of points.

Then, we have for example

\underset{x \in [0,4\pi]}{\operatorname{arg\,max}} \, \cos(x) = \{0,2\pi,4\pi\}                      //若多个值使函数取最大值,则arg为集合

since the maximum value of cos(x) is 1, which happens on this interval when x = 0, 2π or 4π. On the whole real line, the arg max is \{0, 2\pi, -2\pi, 4\pi, \dots \}.

arg min (or argmin) is defined analogously.

Note also that functions do not in general attain a maximum value, and hence will in general not have an arg max: \underset{x\in \Bbb{R}}{\operatorname{arg\,max}}\, x is undefined, as x is unbounded on the real line. However, by the extreme value theorem (or the classical compactness argument), a continuous function on a compact interval has a maximum, and thus an arg max.                  //若无法取到最大值,无定义


转自:http://www.cppblog.com/guijie/archive/2010/12/13/136273.aspx


<think>好的,我需要帮助用户了解KNN模型的数学公式及其原理。首先,我得回忆一下KNN的基本原理,然后整理出相关的数学公式。 用户提到了引用中的内容,特别是引用[3]中的分类决策规则和距离计算。KNN的核心是根据邻近样本进行投票,所以应该从距离度量和分类决策两个方面展开。 首先,距离度量。常见的距离包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。用户提供的引用[4]中提到了余弦相似度的公式,可能可以作为补充。需要写出这些距离的数学表达式,使用$$...$$格式,并解释每个符号含义。 接下来是分类决策规则,引用[3]中的公式已经给出多数表决的公式。需要将那个公式用LaTeX重新排版,确保正确,并解释arg max和指示函数的作用。可能需要分步骤说明,比如先找k个最近邻,然后统计类别,最后选择最多的。 然后,回归问题的情况,虽然用户没提,但作为完整的回答,应该简要提到回归中使用平均或加权平均的方法。 原理部分需要结合引用中的内容,比如引用[2]提到的应用场景,引用[1]的通用性,说明KNN的工作原理是基于邻近样本,因此数学公式如何支撑这些特性。 还需要注意用户提到的格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且检查LaTeX语法是否正确。例如,积分例子中的括号是否闭合,用户提供的示例中有错误,可能需要忽略,但自己写的部分要正确。 可能的问题:用户引用中的公式是否有错误?比如引用[4]中的公式是否正确?1减去余弦相似度可能表示距离,但通常余弦距离是1减余弦相似度,所以需要确认。不过用户的问题是关于KNN的公式,这部分可能属于距离度量的一部分,可以提及。 最后,生成相关问题,需要围绕KNN的公式、原理、优化、应用等,比如距离度量的选择、k值的影响、算法优化方法等。 现在组织内容,先讲原理概述,再分距离度量和分类决策,给出公式,然后优缺点,最后应用。确保每个公式正确,引用标记正确放置。</think>### KNN算法数学原理及公式推导 KNN(K-Nearest Neighbors)算法的核心是通过计算样本间的距离,基于最近的$k$个邻居的类别进行投票或回归预测。其数学原理可分为**距离度量**和**分类决策规则**两部分。 --- #### 一、距离度量 KNN通过距离函数衡量样本相似性,常用方法包括: 1. **欧氏距离**(最常用): $$d(x,y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$$ 其中$x$和$y$为样本向量,$n$为特征维度。 2. **曼哈顿距离**: $$d(x,y) = \sum_{i=1}^n |x_i - y_i|$$ 3. **余弦相似度**(见引用[4]): $$\text{相似度} = \frac{x \cdot y}{\|x\| \cdot \|y\|}, \quad \text{距离} = 1 - \frac{x \cdot y}{\|x\| \cdot \|y\|}$$ 余弦距离适用于高维稀疏数据(如文本分类)[^4]。 --- #### 二、分类决策规则 1. **寻找最近邻**:给定测试样本$x$,计算其与所有训练样本的距离,选出距离最小的前$k$个样本,记为集合$N_k(x)$。 2. **多数表决法**(见引用[3]): 测试样本的类别$y$由$N_k(x)$中出现次数最多的类别决定: $$y = \arg \max_{c_j} \sum_{x_i \in N_k(x)} I(y_i = c_j)$$ 其中$I(\cdot)$为指示函数,当$y_i = c_j$时取1,否则取0[^3]。 --- #### 三、回归问题 对于回归任务,KNN取$k$个邻居的均值或加权均值作为预测值: $$\hat{y} = \frac{1}{k} \sum_{x_i \in N_k(x)} y_i \quad \text{或} \quad \hat{y} = \sum_{x_i \in N_k(x)} w_i y_i$$ 加权时,权重$w_i$通常与距离成反比(如$w_i = 1/d(x_i, x)$)。 --- #### 四、算法优缺点 1. **优点**: - 无需训练,直接基于数据决策(引用[1]强调其通用性)[^1]。 - 天然支持多分类和非线性问题。 2. **缺点**: - 计算复杂度高(需遍历所有样本)。 - 对噪声和样本不平衡敏感。 --- #### 五、应用场景 KNN常用于图像识别(引用[2])、推荐系统、文本分类等场景,尤其适合小规模数据集且特征维度不高的问题[^2]。 ---
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