From be2eaa96128a7613034e4ba70f83666c3e8d390d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jlh2018 <40842099+jlh2018@users.noreply.github.com> Date: Mon, 2 Sep 2019 16:03:32 +0800 Subject: [PATCH] The translation of the terminology "set" MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 英文原版中此处(we will describe it as a set containing... )对应的是set,因此翻译为"集合"貌似比较好~ --- Chapter5/machine_learning_basics.tex | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/Chapter5/machine_learning_basics.tex b/Chapter5/machine_learning_basics.tex index 647b5db..69e8adf 100644 --- a/Chapter5/machine_learning_basics.tex +++ b/Chapter5/machine_learning_basics.tex @@ -250,7 +250,7 @@ \subsection{\glsentrytext{experience} $E$} 例如,你有不同宽度和高度的照片的集合,那么不同的照片将会包含不同数量的像素。 因此不是所有的照片都可以表示成相同长度的向量。 \secref{sec:data_types}和\chapref{chap:sequence_modeling_recurrent_and_recursive_nets}将会介绍如何处理这些不同类型的异构数据。 -在上述这类情况下,我们不会将\gls{dataset}表示成$m$行的矩阵,而是表示成$m$个元素的结合:$\{\Vx^{(1)},\Vx^{(2)},\dots,\Vx^{(m)}\}$。 +在上述这类情况下,我们不会将\gls{dataset}表示成$m$行的矩阵,而是表示成$m$个元素的集合:$\{\Vx^{(1)},\Vx^{(2)},\dots,\Vx^{(m)}\}$。 这种表示方式意味着\gls{example:chap5}向量$\Vx^{(i)}$和$\Vx^{(j)}$可以有不同的大小。 % -- 103 --