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在博客中使用LaTeX插入数学公式

2016-12-12 09:07  Fururur  阅读(30796)  评论(12)  编辑  收藏  举报

在学习机器学习中会接触到大量的数学公式，所以在写博客是会非常的麻烦。用公式编辑器一个一个写会非常的麻烦，这时候我们可以使用LaTeX来插入公式。

写这篇博文的目的在于，大家如果要编辑一些简单的公式，就不必自己写，直接copy过去修改下就能用了。所以下面仅列出些常用的grammar。随着、机器学习的深入会添加更多的相关公式。

LaTeX公式基础

这里的基础嫌烦的话可以先不看，直接看杂例，有不理解的地方在回来看这里的内容。此处知识摘取了一些简单的语法，如果需要完整的LaTeX书写数学公式的文档，见参考文献。

排版方式

行级元素(inline)，行级元素使用$...$，两个$表示公式的首尾。

块级元素(displayed)，块级元素使用$$...$$。块级元素默认是居中显示的。

常用西文符号

\alpha, \beta, …, \omega代表α,β,…ω. 大写字母,使用 \Gamma, \Delta, …, \Omega代表Γ,Δ,…,Ω.

上标与下标

使用 ^和 _ 表示上标和下标. 例如, x_i^2:\(x_i^2\) ，\log_2 x: \(\log_2 x\)。

使用{}来消除二义性——优先级问题。例如10^10:\(10^10\)，显然是错误的，要显示\(10^{10}\),正确的语法应该是10^{10}。同样的，还有个例子，x_i^2:\(x_i^2\)和x_{i^2}:\(x_{i^2}\)的区别。

括号

小括号和中括号直接使用，大括号由于用来分组，所以需要转义。\{1+2\}:\(\{1+2\}\)

运算

  • 分数：\frac{}{}。例如，\frac{1+1}{2}+1: \(\frac{1+1}{2}+1\)
  • 求和：\sum_1^n:\(\sum_1^n\)
  • 积分：\int_1^n:\(\int_1^n\)
  • 极限：lim_{x \to \infty:\(\lim_{x \to \infty}\)
  • 矩阵：$$\begin{matrix}…\end{matrix}$$，使用&分隔同行元素，\\换行。例如：
$$
        \begin{matrix}
        1 & x & x^2 \\
        1 & y & y^2 \\
        1 & z & z^2 \\
        \end{matrix}
$$

得到的公式为：

\[ \begin{matrix} 1 & x & x^2 \\ 1 & y & y^2 \\ 1 & z & z^2 \\ \end{matrix} \]

杂例

  • $$h(\theta)=\sum_{j=0}^n \theta_jx_j$$

\[h(\theta)=\sum_{j=0}^n \theta_jx_j(线性模型) \]

  • $$J(\theta)=\frac1{2m}\sum_{i=0}(y^i-h_\theta(x^i))^2$$

\[J(\theta)=\frac1{2m}\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i))^2（均方误差\;or\;cost function） \]

  • $$\frac{\partialJ(\theta)}{\partial\theta_j}=-\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i))x^i_j $$

\[\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j }=-\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i))x^i_j （批量梯度下降的梯度算法） \]

$$
f(n) =
    \begin{cases}
    n/2,  & \text{if $n$ is even} \\
    3n+1, & \text{if $n$ is odd}
    \end{cases}
$$

\[f(n) = \begin{cases} n/2, & \text{if $n$ is even} \\ 3n+1, & \text{if $n$ is odd} \end{cases} \]

$$
\left\{ 
    \begin{array}{c}
        a_1x+b_1y+c_1z=d_1 \\ 
        a_2x+b_2y+c_2z=d_2 \\ 
        a_3x+b_3y+c_3z=d_3
    \end{array}
\right. 
$$

\[\left\{ \begin{array}{c} a_1x+b_1y+c_1z=d_1 \\ a_2x+b_2y+c_2z=d_2 \\ a_3x+b_3y+c_3z=d_3 \end{array} \right. \]

$$X=\left(
        \begin{matrix}
            x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\
            x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2d}\\
            \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\
            x_{m1} & x_{m2} & \cdots & x_{md}\\
        \end{matrix}
    \right)
    =\left(
         \begin{matrix}
                x_1^T \\
                x_2^T \\
                \vdots\\
                x_m^T \\
            \end{matrix}
    \right)
$$

\[X=\left( \begin{matrix} x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\ x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2d}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ x_{m1} & x_{m2} & \cdots & x_{md}\\ \end{matrix} \right) =\left( \begin{matrix} x_1^T \\ x_2^T \\ \vdots\\ x_m^T \\ \end{matrix} \right) \]

$$
\begin{align}
\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j}
& = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(y^i-h_\theta(x^i)) \\
& = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(\sum_{j=0}^n\theta_jx_j^i-y^i) \\
& = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i))x^i_j
\end{align}
$$

\[\begin{align} \frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j} & = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(y^i-h_\theta(x^i)) \\ & = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(\sum_{j=0}^n\theta_jx_j^i-y^i) \\ & = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i))x^i_j \end{align} \]

总结

本文主要写了些用LaTeX来写数学公式的方法以及几个例子。杂例的前3个可以看到是用梯度法解决线性模型的几个公式，后面的几个是随意摘取的，尽可能包含大部分LaTeX的用法。杂例会在我学习机器学习的过程中不断添加，希望可以给大家带来方便吧。下面的参考文献包含了中英文，几乎包含了所有LaTeX书写数学公式的语法，有需要的可以去看看。

参考文献