数学必知必会----导数、梯度与积分

  • 一、导数
    • 1.1常用的倒数
    • 1.2复合函数求导
      • 1.2.1链式法则
      • 1.2.2多元函数求导:偏导数(偏微分)
  • 二、积分
    • 定积分
    • 不定积分
    • 拓展
  • 三、均方误差
    • 3.1导数应用
    • 3.2线性回归的应用
  • 四、梯度
    • 4.1导入
    • 4.2定义:
    • 4.3事例
    • 4.4理解方法
    • 4.5梯度下降法定义
    • 4.6局部极限值
    • 4.7下降法求最小值方法
      • 4.7.1抛小球法—momentum
      • 4.7.2Nesterov
      • 4.7.3自适应
      • 4.7.4AdaDelta以及RMSprop
      • 4.7.5选择

from sympy import *
x=Symbol("x")
diff(x**3 + x**2)
#3x**2 + 2**x

一、导数

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导数的实质就是曲线切线的斜率

1.1常用的倒数

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这里写图片描述

1.2复合函数求导

1.2.1链式法则

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这里写图片描述

1.2.2多元函数求导:偏导数(偏微分)

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链式法则
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多元函数求导的法则
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二、积分

                         积分是微分的逆运算,即知道了函数的 导函数,反求原函数。在应用上,积分作用不仅如此,它被大量应用于求和,通俗的说是求 曲边三角形的面积,这巧妙的求解方法是积分特殊的性质决定的。

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定积分

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不定积分

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拓展

● 微分的相关知识


三、均方误差

3.1导数应用

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3.2线性回归的应用

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四、梯度

4.1导入

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4.2定义:

一元函数在y=f(x)在点x^o的梯度是
这里写图片描述

二元函数在y=f(x,y)在点(x^o,y^0)的梯度是数学必知必会----导数、梯度与积分_第14张图片

4.3事例

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4.4理解方法

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4.5梯度下降法定义

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4.6局部极限值

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4.7下降法求最小值方法

定义
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4.7.1抛小球法—momentum

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4.7.2Nesterov

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4.7.3自适应

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4.7.4AdaDelta以及RMSprop

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4.7.5选择

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