一元函数第4页

【微积分知识】导数，偏导数，方向导数，梯度

偏导数导数是一元函数的变化率，那么对于二元函数，甚至多元

李峻枫·2023-01-28 09:50

【高等数学笔记】彻底弄懂最小二乘法（Least Squares Method）

假设我们要拟合一个一元函数，目前我们知道的自变量及因变量的值是(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_n,y_n)(x1,y1),

seh_sjlj·2023-01-24 11:50

北卡罗来纳大学遗传算法工具箱

目录北卡罗来纳大学遗传算法工具箱gaot重要函数如下1.initializega函数介绍2.ga函数介绍3.initializega求解一元函数注：本文的代码可用于matlab2012a版本北卡罗来纳大学遗传算法工具箱

明天的明天的明天。·2023-01-22 17:55

深度学习Pytorch--梯度与反向传播笔记

导数一元函数中导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线斜率。多元函数的导数可以称为全导数，可以得到无数条曲线，每条曲线都有一条切线，每条切线与一个全导数相互对应，全导数可以通过偏导数计算。

赤坂·龙之介·2023-01-19 06:10

数字图像处理中一元函数f(x)的二阶导数=f(x+1)+f(x-1)-2f(x)的由来

介绍了数字图像处理中一元函数的一阶导数的由来。

LaoYuanPython·2023-01-18 20:24

一元函数中的导数、微分和不定积分的关系

在一元函数中，微分是函数自变量有微小改变量时，所对应函数的微小改变量，因此微分即

LaoYuanPython·2023-01-18 20:53

逻辑回归中的梯度下降法

以一元函数为例说明梯度下降法：w的更新会朝着成本函数J(w)减小的方向更新，训练w就是不断重复以下过程：重复{}：=表示更新，表示学习率，是J(w)关于w的导数。

流泪的猪·2023-01-16 17:50

用Python处理一些简单的数学问题的方法

求导数/偏导3.求积分4.求泰勒展开5.级数求和6.多项式的处理7.解方程（符号解）8.求微分方程的符号解二、用scipy库求数值解1.一重积分2.二重积分3.三重积分4.求非线性方程组的数值解5.求一元函数的极值点

江景页·2023-01-16 08:44

遗传算法求一元函数的最大值（python)

个人学习笔记，非教程.1问题求函数xsin⁡(10x)+xcos⁡(2x)x\sin(10x)+x\cos(2x)xsin(10x)+xcos(2x)在区间[0,5][0,5][0,5]的最大值.2代码运行环境：jutyperbook内核：python3.9.11importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%configInlineBackend.figu

.萝小卜.·2023-01-15 09:11

[数值计算-19]：万能的任意函数的数值求导数方法

博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120378620目录第1章前言第2章导数的数值定义第3章导数的数值计算3.1定义支持任意一元函数的求导的函数

文火冰糖的硅基工坊·2023-01-14 10:08

Es6中双箭头函数的含义(柯里化)

在了解双箭头函数之前可以先了解一下函数式编程中的一个概念：柯里化：把一个多参数函数转化成一个嵌套的一元函数（只有一个参数的函数）的过程。可见双箭头函数就是一个多参数函数的柯里化版本。

·2023-01-12 16:36

python numpy array函数_python数据分析（四） python numpy--函数和数组运算

一元函数接受一个数组进行运算的函数叫做一元函数，如sqrt,expIn[4]:arr=np.arange(10)In[5]:arrOut[5]:array([0,1,2,3,4

weixin_39991055·2023-01-12 12:27

机器学习----PyTorch中的梯度计算

在一元函数中,某点的梯度标的就说某点的导数.在多元函数中某点的梯度表示的是由每个自变量所对应的偏导数所组成的向量在前面的线性回归中就像y=wx+b方程中求出w参数最优的解，就需要对w参数进行偏导数的求取

B.Bz·2023-01-11 06:35

P9 PyTorch 导数,偏微分，梯度

在前面矩阵求导术里面介绍过梯度与微分的关系，通过该映射关系可以得到损失函数的梯度.目录：1导数2微分3梯度4影响局部极小值|鞍点的因素一导数1.1一元函数导数：标量定义：导数

明朝百晓生·2023-01-11 06:03

第四章 MATLAB的数学运算

多项式的四则运算4.1.3多项式的其他运算==4.1.4数据插值==4.2函数运算4.2.1函数的表示4.2.2绘制数学图像4.2.3求函数的极值求一员函数极小值多元函数求极值4.2.4函数求解4.2.5数值积分一元函数的积分一元函数的矢量积分二重积分和三重积分含参函数嵌套函数匿名函数

Nice_NTU·2023-01-05 21:15

numpy基本数据类型及常用函数

文章目录数据类型创建np.array索引与切片深拷贝与浅拷贝切分级联排序部分排序快速排序常用函数一元函数二元函数数学统计方法数组去重及集合运算线性代数随机数数组连接函数其他函数数据类型Numpy的类型描述

爱弥儿er·2023-01-05 15:54

吴恩达之神经网络和深度学习-2.5导数

这一节主要是让大家对导数有一个直接的认识，从简单的一元函数进行学习，那么什么是导数，导数在数学中如何进行表示，若是刚刚学过的童靴应该是很清楚的，那对于没有学过的，或者学习了好久又忘了的，我将用我自身的理解

为援不可图·2023-01-05 08:14

梯度下降与矩阵分解

梯度：对于一元函数来说，梯度就是该函数的导数。即▽f(x)=f'(x)对于多元函数来说，梯度就是对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来。

salute大兵·2023-01-04 13:30

Python测试三角函数的正交性

importnumpyasnpdefGaussian_Integral(a,b,f):#定义一元函数的7点高斯积分区间在-1到1上x_y_w=np.array([[-0.9491079123427585,0.1294849661688697

知识在于积累·2023-01-02 14:38

机器学习之梯度下降法详解

文章目录一、数学基础1.1一元函数的导数1.2多元函数的偏导数和梯度二、梯度下降法2.1简介2.2算法介绍2.2.1场景假设2.2.2梯度下降语言描述2.2.3梯度下降数学解释2.3实例2.3.1一元函数的梯度下降

晴晴_Amanda·2022-12-31 09:48

MATLAB绘图命令fimplicit绘制隐函数图形入门详解

一、fimplicit基本语法数学上的一元函数可以分为显函数和隐函数两大类，显函数的优点是能够明显的看出来因变量和自变量之间的关系，也就是对应法则，但是隐函数往往无法看出对应法则，而且很多时候都不能轻松的转化为显函数

撼山拔月·2022-12-31 02:53

多元函数的微分法

树形图看树形图注意点：从根结点找叶子自变量自变量只有一种是一元函数(全导数)，是d自变量有多种是多元函数(偏导数)，是δ全微分形式不变性不是光记着，拿到一个式子，两边对变量直接求导，然后展开1.z，u，

Tsukinousag1·2022-12-30 07:43

高数 | 【一元函数微分学】一元函数微分的本质导数与微分的区别

一、微分的本质微分本质是一个微小的线性变化量，是用一个线性函数作为原函数变化的逼近（或者叫近似）。现在我们将定义为dy。而表示的是函数值的变化，显然dy的真正含义是对这种变化的逼近。也就是说我们定义微分，就是想借助微分这个工具来研究函数的变化趋势。从上面你可以明白两件事：第一：微分，即dy，不是一个符号哦，是真的有具体值的，它的值为第二：观察下，显然是一个关于的线性函数，因此微分是其实在一点处，用

西皮呦·2022-12-28 16:26

【数学】微分（上）一元函数微分

微分（上）一元函数微分一元函数微分O(n)与o(n)极限的定义使用sympy求导求导方法导数应用费马定理函数逼近Rolle中值定理拉格朗日中值定理泰勒展开凸函数总结一元函数微分O(n)与o(n)o是order

zheng.plus·2022-12-28 16:56

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（二）：梯度与导数，矩阵求导，泰勒展开等

导数与梯度导数：一个一元函数函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。

qq_43554593·2022-12-28 15:26

numpy的基本操作

文章目录有关numpy的基本操作numpy有关dimshapedtype属性有关sum函数矢量化运算创建数组函数：元素级数组函数一元函数二元函数随机变量分布数组的生成有关numpy的基本操作numpy有关

大葱一根·2022-12-27 09:50

math@一元函数积分@换元法

文章目录math@一元函数积分@换元法第一换元法例第二换元法例math@一元函数积分@换元法第一换元法设被积函数g(x)=f(u);u=ϕ(x)g(x)=f(u);u=\phi(x)g(x)=f(u);

xuchaoxin1375·2022-12-26 18:51

matlab编写全置信度函数,Matlab_curve_fitting_tool的用法图文结合

Matlabcurvefittingtool的用法MATLAB拟合工具箱可以方便地拟合一元函数。

蓝大仙人·2022-12-26 17:35

PSO：利用PSO+ω参数实现对一元函数y = sin(10pix) ./ x进行求解优化，找到最优个体适应度—Jason niu...

x=1:0.01:2;y=sin(10*pi*x)./x;figureplot(x,y)title('绘制目标函数曲线图—Jasonniu');holdonc1=1.49445;c2=1.49445;maxgen=50;sizepop=10;Vmax=0.5;Vmin=-0.5;popmax=2;popmin=1;ws=0.9;we=0.4;fori=1:sizepoppop(i,:)=(rand

aoduo9781·2022-12-26 16:51

Numpy通用函数

通用函数一元函数：函数描述np.abs绝对值np.sqrt开根np.square平方np.exp计算指数(e^x)np.log，np.log10，np.log2，np.log1p求以e为底，以10为低，

珊珊在学习·2022-12-24 11:02

Numpy 通用函数

一、一元函数1.1、一元函数列表函数描述np.abs绝对值np.sqrt开根np.square平方np.exp计算指数(e^x)np.log，np.log10，np.log2，np.log1p求以e为底

岳来·2022-12-24 11:30

Numpy函数总结

Numpy库函数总结1.Numpy函数2.一元函数3.二元函数4.聚合函数5.文件相关函数1.Numpy函数引入Numpy库：importNumpyasnp函数名说明示例使用备注array创建数组np.array

刚入门的小仙女·2022-12-23 13:33

再学西瓜书----chapter6 支持向量机SVM

这里只注重结论，超平面wTx+b=0对于线性可分的情况，超平面其实是我们需要求的东西支持向量就是离超平面最近的向量，可以是一个可以是多个根据相关公式推导：最终要求的最优的超平面其实只要优化凸函数：对于一元函数

jimzhou82·2022-12-23 13:01

使用插值方法（scipy.interpolate）和二维数据构造一元函数

通常情况下，当数据点较多时，可构造具有某些特性的带未知参数的函数，采用拟合方法来近似出表达这些数据规律的函数。但当数据点在待求空间中分布较稀疏时，或对待求函数的形态特征、连续性光滑性等已知时，可采用插值（或分段插值）构造出表达该规律的函数。scipy.interpolate中最常用和全面的一维插值方法是interp1d，但本文采用了CubicSpline，因其可以自定义插值函数起止点处的一阶导数或

chizi15_山高月小·2022-12-23 12:43

matlab中interp1

该函数对数据点之间计算内插值，它找出在中间点的数值，yi=interp1(x,Y,xi)：返回一元函数f(x)中xi对应的插值向量yi，其中函数表达式f(x)由所给数据x,Y决定。

方如一·2022-12-22 11:02

Pytorch框架的学习（4）

导数(一元函数）是变化率、是切线的斜率、是瞬时速度。（2）.什么是方向导数

An efforter·2022-12-21 20:14

使用基础粒子群(PSO)算法求解一元及二元方程的Python代码

最近在看清风的数学建模视频，其中有两道题：求一元函数的最值问题题目求函数y=11sin(x)+7cos(5x)y=11sin(x)+7cos(5x)y=11sin(x)+7cos(5x)在x∈[−3,3

Bellamy_xxx·2022-12-21 10:47

梯度下降法与反向传播法

首先一元函数曲线上的切线斜率叫做导数，也就是函数在该点的变化率。

Lian_Ge_Blog·2022-12-20 13:07

微分与导数

1.微分表达自变量增量与因变量增量的线性关系2.可微必连续，连续不一定可微3.可微必可导，对一元函数，可导必可微4.导数不存在的点不代表切线不存在有了数列极限、连续函数的基础，我们可以进去进入微分与导数的学习了

整得咔咔响·2022-12-16 14:58

机器学习--梯度下降与一元线性回归

目录梯度下降基本概念梯度下降步骤批量梯度下降(BGD)随机梯度下降(SGD)一元线性回归线性回归概念原理引入代价函数公式推导代码一元函数多元函数梯度下降基本概念梯度下降法，又名最速下降法是求解无约束最优化问题最常用问题的方法

再见--不见·2022-12-14 16:27

MATLAB中ezplot函数

它是一个易用的一元函数绘图函数。特别是在绘制含有符号变量的函数的图像时，ezplot要比plot更方便。因为plot绘制图形时要指定自变量的范围，而ezplot无需数据准备，直接绘出图形。

mytzs123·2022-12-13 07:46

NumPy

NumPy安装知识准备ndarray属性ndarray创建ndarray变换维度变换元素类型变换转换为list多个数组堆叠拆分为小数组ndarray索引ndarray切片ndarray迭代ndarray运算一元函数二元函数前言此篇是

啃萝卜哒兔子·2022-12-13 01:22

最优化--梯度下降法（python）

目录一.基础二.一元函数求解（1）代码（2）结果（3）分析三.二元函数求解（1）代码（2）结果一.基础梯度下降法是一个一阶最优化算法，它需要用到函数的一阶导数/偏导。

世一渔·2022-12-12 17:27

梯度下降算法（高中生都能看懂的例子演示）

：y=x^2，通过梯度下降算法求y取最小值（极小值）时候的最优解x求解过程主要通过迭代完成迭代的方程为：x=x-y'(x)*α其中x为要求的解，y'(x)为梯度（也就是导数或偏导，我们在这里用最简单的一元函数演示

FuNz_·2022-12-07 15:43

深度学习实验Lab2——使用AutoGrad

填写你的学号print('姓名:%s,学号:%s'%(name,sid))importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.使用张量的自动求导计算一元函数的导数请按以下要求

introversi0n·2022-12-04 21:30

深度学习实验（二）——使用AutoGrad