記号表
数式の記号とギリシャ文字の読み方・意味
このサイトに出てくる数式の記号を、読み方と意味つきでまとめました。記号の考え方は「0.2 数式の読み方」でやさしく説明しています。「主な回」は、その記号が主に出てくる回です（これから公開する回を含みます）。
基本の記号
| 記号 | 読み方 | 意味 | 主な回 |
|---|---|---|---|
| \(\sum\) | シグマ（大文字） | まとめて足す | 0.2, 1.4 |
| \(\prod\) | パイ（大文字） | まとめて掛ける | 2.4 |
| \(f(x)\) | エフ・エックス | 関数：x を入れると答えが1つ出る | 0.2, 2.1 |
| \(\arg\min_{\theta}\) | アーグミン・シータ | 右の式が最も小さくなるときの θ | 2.1, 2.2 |
| \(\mathrm{MSE}\) | エムエスイー | 平均二乗誤差：予測のずれの2乗の平均 | 2.2 |
| \(\leftarrow\) | ひだりやじるし | 左のものを右の値で置き換える（更新） | 2.3 |
| \(\sigma(z)\) | シグマ・ゼット | シグモイド関数：どんな値も0〜1に収める（標準偏差の σ とは別もの） | 2.4 |
| \(\mathrm{TP},\ \mathrm{FN},\ \mathrm{FP},\ \mathrm{TN}\) | ティーピーなど | 混同行列の4つのます：正しく検出・見逃し・誤検知・正しく見送り | 2.7 |
| \(\mathrm{ReLU}(z) = \max(0, z)\) | レルー | 活性化関数：z がマイナスなら0、プラスならそのまま | 3.1 |
| \(\mathrm{softmax}(\mathbf{z})\) | ソフトマックス | 点数の並びを、0以上で合計1の確率（重み）に変える | 2.4, 3.5 |
| \(\mathrm{ECE}\) | イーシーイー | 期待較正誤差：確信度と実際の正解率のずれの平均 | 3.7 |
| \(\mathrm{sign}(a)\) | サイン（符号） | a がプラスなら ＋1、マイナスなら −1 | 3.8 |
| \(x_i\) | エックス・アイ | 添字：i 番目の x | 0.2 |
| \(\bar{x}\) | エックスバー | データの平均（標本平均） | 0.2, 1.4 |
| \(\hat{y}\) | ワイハット | 推定値・予測値 | 1.6, 2.2 |
| \(e^{x},\ \exp(x)\) | イーのエックス乗 | 指数関数（e ≈ 2.718） | 1.3, 1.8 |
| \(\ln x\) | ログ・エックス | 自然対数：e を何乗すると x になるか | 1.8, 2.4 |
| \(n!\) | エヌの階乗 | n × (n − 1) × … × 1（0! = 1） | 1.3 |
| \(\binom{n}{k}\) | エヌ・シー・ケー | n 個から k 個を選ぶ組合せの数 | 1.3 |
| \(\lvert x \rvert\) | ぜったいち・エックス | 絶対値：符号を取った大きさ | 全体 |
| \(\approx\) | ニアリーイコール | ほぼ等しい | 全体 |
確率・統計
| 記号 | 読み方 | 意味 | 主な回 |
|---|---|---|---|
| \(P(A)\) | ピー・エー | A が起きる確率 | 1.1 |
| \(P(B \mid A)\) | ピー・ビー・ギブン・エー | 条件付き確率：A が起きたときに B が起きる確率 | 1.2 |
| \(P(A \cap B)\) | ピー・エー・かつ・ビー | A と B が両方起きる確率 | 1.2 |
| \(A \cup B\) | エー・または・ビー | A と B を合わせた部分（\(A \cap B\) は重なった部分） | 3.4, 4.1 |
| \(\bar{A}\) | エーバー | A が起きないこと（余事象） | 1.2 |
| \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\) | エックスは〜に従う | X が平均 μ・分散 σ² の正規分布に従う | 1.3 |
| \(E[X]\) | イー・エックス | 期待値（平均） | 1.4 |
| \(\mathrm{Var}(X)\) | バリアンス・エックス | 分散 | 1.4 |
| \(\mu\) | ミュー | 平均 | 1.3, 1.4 |
| \(\sigma\) | シグマ（小文字） | 標準偏差（ばらつきの大きさ） | 1.3, 1.4 |
| \(\lambda\) | ラムダ | 発生率（例：1 km あたりの事故率） | 1.3, 1.8 |
| \(\chi^2\) | カイ二乗 | カイ二乗分布（信頼区間の計算などに使う） | 1.8 |
| \(\mathrm{SE}\) | エスイー | 標準誤差：平均（や割合）のばらつき \(\sigma/\sqrt{n}\) | 1.5, 1.6 |
| \(s,\ s^2\) | エス、エスの2乗 | 標本標準偏差・標本分散（n − 1 で割る） | 1.4, 1.6 |
| \(t\) | ティー | t 分布の値（データが少ないときに「2」の代わりに使う） | 1.6, 1.7 |
| \(\alpha\) | アルファ | 有意水準（信頼度は 1 − α） | 1.6, 1.7 |
| \(H_0,\ H_1\) | エイチゼロ、エイチワン | 帰無仮説（差がない）・対立仮説（差がある） | 1.7 |
| \(z\) | ゼット | 観測値が仮定した値から、標準誤差の何個分離れているか | 1.7 |
微分・ベクトル
| 記号 | 読み方 | 意味 | 主な回 |
|---|---|---|---|
| \(\frac{dy}{dx}\) | ディーワイ・ディーエックス | 微分：傾き（x を少し変えたときの y の変化の割合） | 0.2, 2.3 |
| \(\frac{\partial L}{\partial w}\) | ラウンド・エル・ラウンド・ダブリュー | 偏微分：入力を1つだけ動かしたときの傾き | 0.2, 2.3, 3.2, 3.9 |
| \(\nabla L\) | ナブラ・エル | 勾配：偏微分を並べたベクトル | 0.2, 2.3, 3.2, 3.8 |
| \(\mathbf{x}\) | ベクトル・エックス | 数の並び（ベクトル） | 0.2, 3.1 |
| \(\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}\) | ダブリュー・ドット・エックス | 内積：対応する要素どうしを掛けて足す | 0.2, 2.2, 3.1 |
| \(W\) | ダブリュー（大文字） | 行列：数を縦横の表の形に並べたもの | 3.1 |
| \(\mathbf{x}^{\top}\) | エックス・トランスポーズ | 転置：縦と横を入れ替える | 3.1, 3.5 |
ギリシャ文字の読み方
| 文字 | 読み方 | このサイトでの主な使い方 |
|---|---|---|
| \(\alpha\) | アルファ | 有意水準 |
| \(\beta\) | ベータ | 回帰の係数、第2種の誤りの確率 |
| \(\delta,\ \Delta\) | デルタ | 小さな変化・変化量 |
| \(\varepsilon\) | イプシロン | 小さな値・誤差 |
| \(\eta\) | イータ | 学習率（1歩の大きさ） |
| \(\theta\) | シータ | モデルのパラメータ |
| \(\lambda\) | ラムダ | 発生率、正則化の強さ |
| \(\mu\) | ミュー | 平均 |
| \(\xi\) | グザイ（クシー） | 裾の重さを表す数（極値理論） |
| \(\pi\) | パイ | 円周率（3.14…） |
| \(\sigma,\ \Sigma\) | シグマ | 標準偏差（小文字）、和（大文字） |
| \(\chi\) | カイ | カイ二乗分布 |
大文字の \(\Sigma\)（和）と小文字の \(\sigma\)（標準偏差）のように、同じ読み方でも大文字と小文字で意味がまったく違うことがあります。
もっと知りたい人へ
- 記号の考え方：0.2 数式の読み方
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