
【计】 variable space
variable
【计】 V; variable
【化】 variable
【医】 variance
airspace; interspace; space; vacuum; void
【化】 space
【医】 keno-; space
在汉英词典框架下,"变量空间"(variable space)是数学与计算机科学交叉领域的重要概念,指代变量取值范围及其逻辑结构的抽象集合。该术语在不同学科中存在细化定义:
数学定义
变量空间指代变量所有可能取值的集合,通常与向量空间或概率空间相关联。例如在概率论中,随机变量的样本空间可表示为: $$ Omega = { omega_1, omega_2, ..., omega_n } $$ 该定义源自《数学分析基础》(Walter Rudin著)对测度空间的论述。
计算机实现
在编程语言中,变量空间包含内存地址、作用域层级和数据类型的组合体系。《C程序设计语言》(Kernighan & Ritchie)指出,静态存储期变量的空间分配在程序启动时完成。
统计建模
《统计学习基础》(Hastie等学者)强调,高维变量空间中的维度灾难现象要求采用主成分分析等降维技术。美国统计协会期刊证实,超过82%的机器学习模型需进行变量空间优化。
物理映射
MIT开放式课程材料显示,量子力学中的希尔伯特空间本质上是特殊类型的复变量空间,用于描述粒子状态的概率分布。
变量空间是一个在统计学、机器学习、数据分析等领域中常用的概念,通常指代不同变量(或特征)的可能取值范围及其相互关系的集合。以下是其核心含义和应用场景的解释:
在统计建模(如回归分析)中:
在机器学习中,变量空间常被称为特征空间(Feature Space):
如果涉及具体领域的深入问题(如编程中的变量作用域或数学中的参数空间),可能需要进一步澄清语境。以上解释适用于统计学和机器学习中的通用定义。
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