順列(combination)

異なる n 個のものから重複なく r 個を取り出し、その r 個に順序をつけて一列に並べる方法の総数を順列といい、$_NP_r$ で表します。

\[_nP_r = \frac{n!}{(n-r)!}\]
  • 特殊なケース $r = n$ のとき($n$ 個すべてを並べる場合):$_nP_n = n!$
  • $r = 0$ のとき(1つも選ばない場合):$_nP_0 = 1$(数学の定義上、1通りと扱います)

組み合わせの数(permutation)

異なる $n$ 個のものから重複なく $r$ 個を取り出し、その $r$ 個に順序をつけずに、ひとまとめ(組)にする方法の総数を組み合わせといい、$_nC_r$ で表します。

\[_nC_r = \binom{n}{r} = \frac{n!}{r!(n-r)!}\]

Deep Learning の文脈では組み合わせの記法を $\binom{n}{r}$ と記載する場合が多いようです($\binom{n}{r} = _nC_r$)。

順列を使うと以下のように表せます。

\[_nC_r = \frac{_nP_r}{r!} = \frac{n!}{r!(n-r)!}\]

補足

\[\begin{aligned} _nC_r = \frac{_nP_r}{r!} = \frac{n!}{r!(n-r)!} \\ = \frac{\frac{n!}{(n-r)!}}{\frac{r!}{1}} = \frac{n!}{r!(n-r)!} \end{aligned}\]