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機器學習數學概念方向導數、梯度

1. 基本概念

    方向導數:是一個數;反映的是f(x,y)在P0點沿方向v的變化率。

    偏導數:是多個數(每元有一個);是指多元函式沿座標軸方向的方向導數,因此二元函式就有兩個偏導數。

    偏導函式:是一個函式;是一個關於點的偏導數的函式。

    梯度:是一個向量;每個元素為函式對一元變數的偏導數;它既有大小(其大小為最大方向導數),也有方向。

2. 方向導數

    反映的是f(x,y)在P0點沿方向v的變化率。

    例子如下:

    

    

2.0 方向導數計算公式

      

2.1 偏導數

     

2.2 二元函式偏導數的幾何意義

     

     

2.3 偏導函式

     偏導數與偏導函式的關係:

    偏導數是偏導函式在指定點的函式值,因此在求偏導數時,也可先求出偏導函式,然後再將點代入偏導函式,從而求出函式在此點的偏導數。

     

3. 全微分

   

    

4. 梯度

      梯度是一個向量;既有大小,也有方向。

    

      

4.1 幾何意義

    函式z=f(x,y)在點P0處的梯度方向是函式變化率(即方向導數)最大的方向

    梯度的方向就是函式f(x,y)在這點增長最快的方向,梯度的模為方向導數的最大值。