函数单调性 函数单调性定义：若\(fx)\)在\((a,b)\)内可导，如果\(f'(x)>0\)，那么函数在\((a,b)\)内单调递增；如果\(f'(x)<0\)，那么函数在\((a.b)\)内单调递减。 用微分的定义（微分解释了...

叉乘（普通乘法） 矩阵乘法（Matmul Product）是两个矩形相乘的操作，其结果是另一个矩阵。定义如下： 设有两个矩阵\(\boldsymbol{A}\)和\(\boldsymbol{b}\)，令\(\boldsymbol{A}\)是一个\(m\ti...

统计量 在数理统计学中，把研究对象的全体所构成的集合称为总体或母体，而把组成总体的每一个元素称为个体。在实际中，总体的分布往往不可得，因此统计学基本可以看作是用样本来推测总体分布情...

在机器学习中，尤其是在深度学习和神经网络中，链式法则用于计算复合函数的导数，这在反向传播算法中尤为关键。具体来说，当训练一个深度神经网络时，需要计算损失函数相对于每个权重的梯度。由...

什么是向量 在上述讲解中，已经涉及了三个主要的数学系统：线性方程组、函数图形和矩阵。现在将介绍第四个系统：向量。线性代数的一个核心挑战是它涵盖了多个数学系统。要成功掌握线性代数，关...

假设检验的目的与参数估计的目的相同，都是根据样本求总体的参数，但是思想正好相反。可以把参数估计看作正推，即根据样本推测总体：而假设检验是反证，即先在总体上作某项假设，用从总体中随机...

在机器学习中，许多函数都是多变量的。需要知道每个输入变量的变化如何影响输出。偏微分正是用于这个目的的。例如，在线性回归中可能要最小化多变量函数（即损失函数）。偏微分指明每个权重的变...

向量空间指的是线性组合的集合，例如\(b\)的向量空间是整个二维空间： $$\boldsymbol{b}=x_{1}\begin{bmatrix}2\\1\\ \end{bmatrix}+x_{2}\begin{bmatrix}-1\\1\\ \end{bmatrix}$$ 即：在二维空...

相关性分析 在函数关系（FunctionalRelationship)中，一个变量完全由另一个变量决定。例如，给定一个方程\(y=2x+3\) ，对于每一个\(x\) 的值， \(y\) 只有一个确定的值。这种关系可以是线性的、...

梯度是机器学习中的核心概念，尤其是在优化中，梯度提供了一个方向，指明如何调整参数以最小化损失函数。在梯度下降算法中，使用梯度的负方向来更新模型的权重，以逐步减少误差。 梯度是一个向...