摘要:导数(Derivative)是微积分学中重要的基础概念.一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。 导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近.当函数f的自变量在一点x0上产生一个增量h时,函数输出值的增量与自变量增量h的比值在h趋于0时的极限存在,即为f在x0处的导数, 记
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10 2021 档案
摘要:通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形式简单、易于建模,但是我们可以从中学习到机器学习的一些重要的基本思想。 什么是回归? 是一种监督学习方式,用于预测输入变量和输出变量之间的关系,等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 线性回归 于一个一
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摘要:1.常见的统计量: 序号 概念 公式 算法 说明 1 均值 整体的均值 2 中位数 排序后取中间值 3 众数 出现次数最多的数 出现频率 4 方差 数据的离散程度 5 标准差 s 方差的开方
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