machine_math

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了machine_math相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.导数与函数的凹凸性关系:
从下往上看,如果函数是凸出来的就是凸函数,如果是凹的就是凹函数。
函数的凹凸性是二阶函数来判断的。
如果二阶函数大于零,那么就是凸函数,否则就是凹函数。
2.一阶导数为零,是驻点。函数增长性发生变化。
3.二阶导数为零,是拐点。函数凹凸性发生变化的点。
4.向量的范数,||X||p 等于向量中每个数的绝对值的p次方相加,然后开上p次方,即指数为1/p。
范数即为标量,p为1为l1范数,p为2为l2范数。
5.雅克比矩阵:
Y = f(X)
X:n
Y:m
那么雅克比矩阵就是一个m*n的矩阵。
技术图片
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6.Hessian矩阵:
与多元函数的凹凸性有密切关系。
如果矩阵是正定->凸函数。
负定->凹函数。(关于啥是正定后面会有介绍)
技术图片
 
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以上是关于machine_math的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章