【数学】统计基础

点积（dot product/scalar product）：即两个向量相乘的数量积，运算结果是标量。

例：向量 A = (x1,y1,z1)，B = （x2,y2,z2），A与B的点积为：x1x2+y1y2+z1z2

叉积（cross product）：即两个向量相乘的向量积，运算结果是向量。

欧几里得距离（Euclidean Metric/Distance）：两点之间，直线最短的距离。

曼哈顿距离（Manhattan Distance）：也被称作出租车几何。两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。

标准差（standard deviation）：是方差的算术平方根，用σ表示。

方差（variance）：每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

数学期望（mathematic expectation）：试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。

平均数（mean/average）：平均数和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个重要测度值。

差分（difference）：差分的结果反映了离散量之间的一种变化，是研究离散数学的一种工具，常用函数差近似导数。

系数（coefficient），标量（scalar）

Reference:

https://blog.csdn.net/XZHSakura/article/details/107694724（欧几里得距离，曼哈顿距离）