多元函数微分:矩阵力量与机器学习进阶
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更新于2024-06-21
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在Book4第17章"多元函数微分:矩阵力量,从加减乘除到机器学习"中,作者深入探讨了在多维度空间中的函数微分理论,扩展了单变量微分的概念,重点涉及以下几个关键知识点:
1. **多元函数的导数**:章节首先介绍了多元函数的偏导数,这是对多变量函数在不同变量上的局部变化率的分析。作者通过numpy库中的meshgrid()函数生成网格数据,以便更好地理解函数在多维空间中的行为。
2. **向量和矩阵运算**:numpy的multiply()函数用于执行元素级别的乘法,这对于计算偏导数时的向量和矩阵乘法至关重要。同时,numpy.roots()用于求解多项式的根,sqrt()函数则处理开平方操作。
3. **符号计算工具**:sympy库被用来处理符号计算,如sympy.abc导入符号变量x,sympy.diff()用于求解符号导数和偏导数的解析表达式,而sympy.Eq()定义符号等式,sympy.evalf()则用于将符号解析式中的变量替换为具体数值。
4. **可视化技术**:隐函数的绘图是理解和展示多元函数的重要手段,sympy.plot_implicit()用于绘制隐函数方程,帮助读者直观地理解多元函数的特性。
5. **梯度、黑塞矩阵与法向量**:核心概念包括梯度向量,它代表了函数值变化最快的方向,黑塞矩阵(Hessian Matrix)用于衡量各偏导数的交互作用,法向量则在多元函数曲面的切线上,指示了最大或最小值的方向。
6. **几何视角**:章节讨论了这些数学概念如何应用于几何解析,比如在理解多元函数曲面的形状、极值点及其性质时,这些概念显得尤为关键。
本章内容旨在为读者提供深入理解多元函数微分的理论框架,以及如何运用这些理论解决实际问题,例如在机器学习中的梯度下降法和优化算法。作者强调了代码示例和实践应用的重要性,并鼓励读者通过配套微课视频(生姜DrGinger在B站)和专属邮箱获取更多指导和反馈。最终,所有内容都基于清华大学出版社的出版标准,提醒读者引用时要尊重版权。
2023-06-13 上传
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死磕代码程序媛
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