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...

在Python中，生成器是一种用于创建迭代器的简单而强大的工具。它们允许程序员编写能够记住执行状态的函数，并在需要时产生一个值，而不是一次性返回所有值。 什么是生成器？ 生成器是一个返回迭...

向量的点积和内积 记录：没有对2、3、N维向量的各种乘法计算的情况进行更细致的划分和讲解，如叉积只展示了两个三维向量的叉积计算。 向量的点积和内积（Inner Product, dot product），用\(\cd...

Python中的递归函数是一种自己调用自己的函数。在许多情况下，递归提供了一种优雅的解决问题的方法，特别是在处理那些可以分解为更小、相似子问题的任务时。递归函数通常用于数据结构和算法问题...

关于文章的测试 这是一个引言，下面是一个文章链接，和一个文章列表 点击左边的 + 打开代码框 PythonJavaScriptMATLAB dict = {'name': 'zhangsan', 'age': 18} print(dict) let num = 2 consol...

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...

Python的上下文管理器是一种高级特性，允许程序员进行有效的资源管理和异常处理。这个概念在处理文件、网络连接和其他需要显式释放的资源时特别有用。 什么是上下文管理器？ 上下文管理器是实现...

向量的正交 两两正交的非零向量组成的向量组称为正交向量组，若\(a_{1},a_{2},\cdots,a_{r}\) 是两两正交的非零向量，则\(a_{1},a_{2},\cdots,a_{r}\) 线性无关。例如：己知三维空间\(R^{3}\) ...

在Python中，理解局部变量和全局变量是关键的，因为它们决定了变量的可见性和作用域。这对于编写结构良好且易于维护的代码至关重要。 全局变量 定义：全局变量在函数外部定义，并且在整个程序中...

泰勒公式\(P_n(x)\) 泰勒公式允许用多项式来近似复杂的函数，这在算法中有时用于简化计算。例如，在高斯过程回归和一些其他贝叶斯方法中，泰勒展开用于线性化关于后验的计算。 泰勒公式的本质是...