왜 열차 및 테스트 데이터의 변수가 대문자를 사용하여 정의됩니까 (파이썬)?

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Python에서 일반적으로 클래스 이름은 대문자를 첫 문자로 사용하여 정의됩니다 (예 :

class Vehicle:
    ...

그러나, 기계 학습 분야에서, 종종는 훈련과 테스트 데이터는 다음과 같이 정의 X하고 Y-하지 x와 y. 예를 들어, Keras에서이 튜토리얼을 읽고 있지만 Xand Y를 변수로 사용합니다 .

from sklearn import datasets

mnist = datasets.load_digits()
X = mnist.data
Y = mnist.target

왜 대문자로 정의되어 있습니까? 머신 러닝 분야에서 대문자를 사용하여 이러한 변수를 정의하는 것이 더 나은 규칙이 있습니까 (적어도 Python에서는)?

아니면 사람들이 기계 학습에서 대문자와 소문자 변수를 구별합니까?

실제로 동일한 학습서에서 다음과 같이 이러한 변수를 구별합니다.

from sklearn.cross_validation import train_test_split

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, Y, train_size=0.7, random_state=0)

X (때로는 Y) 변수는 행렬입니다.

일부 수학 표기법에서는 벡터 변수 이름을 소문자로, 행렬 변수 이름을 대문자로 쓰는 것이 일반적입니다. 종종 굵게 표시되거나 다른 주석이 있지만 코드로 잘 변환되지 않는 경우가 있습니다. 어느 쪽이든, 나는 그 관행이이 표기법에서 옮겨 졌다고 믿는다.

대상 변수가 단일 값 열인 경우 코드에서 알 수 있으므로 코드에서 알 y수 있습니다.X, y

물론 이것은 파이썬에서 특별한 의미 론적 의미가 없으며 규칙을 무시할 수 있습니다. 그러나 이것이 컨벤션이되었으므로 코드를 공유하면 유지 관리하는 것이 좋습니다.

나는 이것이 파이썬과 관련이 없으며 수학과 관련이 있다고 생각합니다. X는 행렬이고 y는 벡터입니다 (대부분의 시간). 일반적으로 대문자는 행렬에 사용되고 소문자는 벡터에 사용됩니다.

그렇기 때문에 종종 sklearn 예제에서 다음과 같은 것을 볼 수 있습니다 .

digits = datasets.load_digits(n_class=10)
X = digits.data
y = digits.target

또는 (같은 예제에서) :

x_min, x_max = np.min(X_red, axis=0), np.max(X_red, axis=0)
X_red = (X_red - x_min) / (x_max - x_min)

여기서 X_red는 mxn 행렬 (대문자)이고 x_min은 길이 n의 벡터 (소문자)입니다.