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liting李

偏導(dǎo)數(shù)等于零的作用是?

在偏導(dǎo)為零的這個(gè)點(diǎn),函數(shù)對(duì)求偏導(dǎo)的自變量的變化率是零,也就是說在認(rèn)為其他自變量為常量的情況下,函數(shù)在這一點(diǎn)的變化是零。

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liting李

什么是全微分？

全微分可以理解為一元函數(shù)中微分的推廣，意義也有相近的地方。在微積分發(fā)展的早期，函數(shù)的微分被視作是一個(gè)微小的增量，數(shù)學(xué)家們引入了無(wú)窮小的概念卻不能在邏輯上達(dá)到完滿的狀態(tài)。在極限理論中，我們舍棄了無(wú)窮小或者說增量的概念，微分在極限理論下，實(shí)際上是一個(gè)函數(shù)，它是可微函數(shù)線性主要部分的近似。也即是每一個(gè)自變量的該變量趨于0時(shí)，函數(shù)值改變量的線性主要部分（也是最低階的無(wú)窮?。?。

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liting李

偏導(dǎo)數(shù)的概念怎么理解？

偏導(dǎo)數(shù)指的是因變量對(duì)于某一個(gè)自變量的變化率，可以看做是將其他自變量視作常數(shù)后，對(duì)這個(gè)一元函數(shù)求導(dǎo)，也就是圖像在在某一平面上的變化率（這個(gè)平面是其他自變量為常數(shù)截出來(lái)的），通過梯度這個(gè)概念，我們能夠展現(xiàn)出函數(shù)值隨著每一個(gè)自變量的變化率，可以看到多元函數(shù)沿著某一方向的變化速率。

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田齊齊

六類函數(shù)“基本”初等函數(shù)都是什么？

六類函數(shù)“基本”初等函數(shù)

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liting李

洛必達(dá)法則的概念

洛必達(dá)法則是在一定條件下通過分子分母分別求導(dǎo)再求極限來(lái)確定未定式值的方法。眾所周知，兩個(gè)無(wú)窮小之比或兩個(gè)無(wú)窮大之比的極限可能存在，也可能不存在。因此，求這類極限時(shí)往往需要適當(dāng)?shù)淖冃?，轉(zhuǎn)化成可利用極限運(yùn)算法則或重要極限的形式進(jìn)行計(jì)算。洛必達(dá)法則便是應(yīng)用于這類極限計(jì)算的通用方法。

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liting李

初等函數(shù)有哪些？

以下六類函數(shù)稱為基本初等函數(shù)：(1)常量函數(shù)y=c(c為常數(shù));(2)冪函數(shù)y=xa (a為實(shí)數(shù));(3)指數(shù)函數(shù)y=ax (a> 0,a≠1);(4)對(duì)數(shù)函數(shù)y= logax (a> 0,a≠1);(5)三角函數(shù)y=sinx, y = cos x,y=tanx, y = cotx;(6)反三角函數(shù)y= arcsinx, y = arccosx, y=arctanx，y=arc

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liting李

梯度符號(hào)（倒三角）究竟是一個(gè)運(yùn)算符號(hào)還是一個(gè)向量？

▽可看作一個(gè)運(yùn)算符號(hào)，它作用到一個(gè)多元函數(shù)上，就得到一個(gè)向量，這個(gè)向量的每個(gè)分量，是這個(gè)函數(shù)關(guān)于每個(gè)自變量的偏導(dǎo)數(shù)，比如：aa

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liting李

梯度是倒數(shù)嗎以及梯度有什么用

梯度不是倒數(shù)。原因如下：1.梯度是一根向量，向量所指向的方向必須是斜率在最大的方向，長(zhǎng)度等于其倒數(shù)值。2.梯度在向量微積分中，標(biāo)量場(chǎng)的梯度是一個(gè)向量場(chǎng)。標(biāo)量場(chǎng)中某一點(diǎn)上的梯度指向標(biāo)量場(chǎng)增長(zhǎng)最快的方向，梯度的長(zhǎng)度是這個(gè)最大的變化率。更嚴(yán)格的說，從歐氏空間Rn到R的函數(shù)的梯度是在Rn某一點(diǎn)最佳的線性近似。在這個(gè)意義上，梯度是雅戈比矩陣的一個(gè)特殊情況。在單變量的實(shí)值函數(shù)的情況，梯度只是導(dǎo)數(shù)，或者

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liting李

導(dǎo)數(shù)和偏導(dǎo)數(shù)的區(qū)別？

導(dǎo)數(shù)和偏導(dǎo)沒有本質(zhì)區(qū)別,都是當(dāng)自變量的變化量趨于0時(shí),函數(shù)值的變化量與自變量變化量比值的極限（有過極限存在的話）.一元函數(shù),一個(gè)y對(duì)應(yīng)一個(gè)x,導(dǎo)數(shù)只有一個(gè).二元函數(shù),一個(gè)z對(duì)應(yīng)一個(gè)x和一個(gè)y,那就有兩個(gè)導(dǎo)數(shù)了,一個(gè)是z對(duì)x的導(dǎo)數(shù),一個(gè)是z對(duì)y的導(dǎo)數(shù),稱之為偏導(dǎo).求偏導(dǎo)時(shí)要注意,對(duì)一個(gè)變量求導(dǎo),則視另一個(gè)變量為常數(shù),只對(duì)改變量求導(dǎo),從而將偏導(dǎo)的求解轉(zhuǎn)化成了一元函數(shù)的求導(dǎo)了.

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liting李

一階線性微分方程概念是什么？

形如y' P(x)y=Q(x)的微分方程稱為一階線性微分方程，Q(x)稱為自由項(xiàng)。一階，指的是方程中關(guān)于Y的導(dǎo)數(shù)是一階導(dǎo)數(shù)。線性，指的是方程簡(jiǎn)化后的每一項(xiàng)關(guān)于y、y'的指數(shù)為1。

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liting李

微分在數(shù)據(jù)分析里是做什么的？

微分和矩陣在數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用到是控制維度的作用。配合使用，效果更好。此為前沿領(lǐng)域，有同學(xué)在數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面感興趣的可以往此方向研究。

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dreamhappy2012

對(duì)數(shù)函數(shù)的運(yùn)算有哪些？

問、對(duì)數(shù)函數(shù)的運(yùn)算有哪些？答：

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指數(shù)函數(shù)的運(yùn)算有哪些？

問、指數(shù)函數(shù)的運(yùn)算：答：

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初等函數(shù)定義

問、初等函數(shù)定義答：定義凡是由常數(shù)和基本初等函數(shù)經(jīng)過有限次四則運(yùn)算及有限次的函數(shù)復(fù)合所構(gòu)成并可用一個(gè)式子表示的函數(shù)，稱為初等函數(shù).

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基本初等函數(shù).

問、基本初等函數(shù).答：

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dreamhappy2012

復(fù)合函數(shù)定義

問、復(fù)合函數(shù)定義答：設(shè)y=f(u)的定義域、值域分別是Df 、Wfu= φ(x)的定義域、值域分別是Dφ 、Wφ 若 Df ?Wφ ≠? 則稱y=f [(φ(x)]為復(fù)合函數(shù)其中: x為自變量， y為因變量， u為中間變量。復(fù)合函數(shù)的定義域 D={x | x?Dφ , φ (x) ? Df ?Wφ }復(fù)合函數(shù)的值域 W={y | y?Wf ,且存在u?Df ?Wφ 使f

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dreamhappy2012

反函數(shù)

問、反函數(shù) 答：y= f (x) 與y= f -1(x)的關(guān)系是x、y互換，它們的圖形關(guān)于y=x對(duì)稱。y= f (x)單調(diào)單值，則y= f -1(x)單調(diào)單值。

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詹惠兒

什么是特征學(xué)習(xí)？

特征學(xué)習(xí)特征工程或特征提取是從輸入數(shù)據(jù)中提取有用模式的過程，這將有助于預(yù)測(cè)模型更好地理解問題的真實(shí)性質(zhì)。良好的特征學(xué)習(xí)將以一種方式呈現(xiàn)模式，該方式以機(jī)器學(xué)習(xí)本身不可能或太昂貴的方式顯著提高所應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性和性能。特征學(xué)習(xí)算法找到了區(qū)分所需類并自動(dòng)提取它們的常用模式。在此過程之后，它們已準(zhǔn)備好用于分類或回歸問題。讓我們考慮一個(gè)流行的圖像分類問題，面部圖像和非面部對(duì)象的分類。在計(jì)算機(jī)視

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zxq997

中心極限定理

從均值為?，方差為的一個(gè)任意總體中抽取容量為n的樣本，當(dāng)n充分大時(shí)，樣本均值的抽樣分布近似服從均值為μ、方差為σ2/n的正態(tài)分布。根據(jù)中央極限定理，我們知道如果做很多次抽樣的話會(huì)得到很多個(gè) ，而這些排起來(lái)會(huì)形成正態(tài)分布，它們的平均數(shù)是?，標(biāo)準(zhǔn)差是。換句話說，有約68%的會(huì)落在之間，有約95%的會(huì)落在之間，有約99.7%的會(huì)落在之間。把上述的說法稍為轉(zhuǎn)換一下就變成：有68%的會(huì)

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啊啊啊啊啊吖

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置問題

想把我的數(shù)據(jù)進(jìn)行一下轉(zhuǎn)置，可是轉(zhuǎn)置后，我的數(shù)據(jù)第一行的變量名稱就變成數(shù)據(jù)了library(tidyverse)long.jingji

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