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ax的n阶导数公式
MATLAB 中有哪些命令,让人相见恨晚
答:
bsxfun 强大的、万能的、不同维数的矩阵扩展混合运算,从此告别矩阵运算中的for循环 另,matlab里所有以fun为后缀的命令都很好用,arrayfun,cellfun,structfun,等等 () 匿名函数 使用函数式编程,在编写以数学
公式
为主的程序中比传统编程方法好得多 set(gca,...)等 所有与画图相关的命令都包含了千奇...
17世纪前后数学发展中的重大事件
答:
17世纪前后,世界著名的数学家有:开普勒,笛卡儿,费尔马,牛顿,莱布尼茨,欧拉等.期间最重要的事莫过于<微积分>的产生了.十七世纪后半叶,牛顿和莱布尼茨完成了许多数学家都参加过准备的工作,分别独立地建立了微积分学。他们建立微积分的出发点是直观的无穷小量,理论基础是不牢固的。直到十九世纪,柯西和...
求二次函数与反比例函数相加所得函数的极值点
答:
这道题可以用
导数
先判断该函数的单调性,然后再根据单调性得出最小值。设f(x)=x²-9/x,对f(x)
求导
得f′(x)=2x+9/x²=(2x³+9)/x²。令f′(x)=0,则x=三次根号下-9/2。因为f′(x)在区间(-∞,三次根号下-9/2)上是小于零的,所以f(x)在该区间是...
【求教】椭圆与点之间的最小距离【数学高人请进】
答:
本文利用二次曲线系及其退化、最简单形式的一元三次方程以及二元二次多项式在实域内的因式分解等相关初等知识来处理,从而逃脱一元四次方程的求解,实际上也表达了求解一元四次方程的另一数形结合途径。这个是本人的论文,共十几页很多
公式
没法在这里弄 最终结论 判断P点与直线y=xa/b的位置关系,代入...
梯度下降算法的原理是什么?
答:
基本原理是:通过不断迭代调整参数来使得损失函数的值达到最小。每次迭代都会根据当前的参数来计算损失函数的梯度,然后沿着梯度的反方向调整参数,使得损失函数的值变小。具体来说,每次迭代都会计算出当前参数下损失函数对每个参数的偏
导数
,这些偏导数构成了损失函数的梯度。然后按照如下
公式
来调整参数:θ ...
什么是梯度下降优化算法?
答:
"梯度下降算法" 是一种常用的最优化算法,它的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数,以达到在训练集上预测效果尽可能优秀的目的。具体而言,梯度下降算法的工作过程如下:首先,选择一组初始的参数。然后,计算当前参数下的损失函数值。接着,计算损失函数关于参数的
导数
(即梯度),并沿着梯度...
机器学习中有哪些重要的优化算法?
答:
它利用梯度的一
阶
矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。 Adam的优点主要在于经过偏置校正后,每一次迭代学习率都有个确定范围,使得参数比较平稳。 该算法
公式
如下: [m^{t} = \beta_{1} m^{t-1} + (1-\beta_{1}) \nabla f(\theta) \ v^{t} = \beta_{2} v^{t-1} + (1-\beta_{...
救命啊~~~
答:
求导公式
有18个,就可以分成四组来记:(1)常数与幂函数的导数(2个); (2)指数与对数函数的导数(4个);(3)三角函数的导数(6个);(4) 反三角函数的导数(6个)。求导法则有7个,可分为两组来记:(1)和差、 积、商复合函数的导数(4个);(2)反函数、隐函数、幂指数函数的导数 (3个)。 3.“四多”记忆...
双钩函数的“钩”是“钩”还是“勾”?
答:
平时做题的时候用
导数
还是均值定理,就看你喜欢用那个了。不过注意均值定理最后的讨论,有时
ax
≠b/x,就不能用均值定理了。上述研究都是建立在x>0的基础上的,不过对勾函数是奇函数,所以研究出正半轴图像的性质后,自然能补出对称的图像。如果出现平移了的问题(图像不再规则),就先用平移
公式
或我...
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