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怎样更好地理解并记忆泰勒展开式？ - 知乎

牛顿法

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牛顿法及其几何意义理解
牛顿法牛顿法是一种用来求解可微函数的近似解的方法. 首先从几何意义上直观的理解一下牛顿法. 图中y=f(x)y=f(x)y=f(x) 是一个可微函数.在点(xn,f(xn))(x_n, f(x_n) ...
泰勒公式理解数学基础
泰勒公式是非常又名和重要的一个知识点了,我记得学xgboost的时候就用到了"二阶泰勒展开",这里对泰勒公式做一个梳理和总结. 对于泰勒公式,我把它理解成,用一个"有规律 ...
牛顿法求根号数（Python）
简述以前也是用过这个东西的,但是一直都不是很清楚原理. 后来理解了牛顿法了之后,发现这个东西,就是牛顿法的一个简单的应用而已. 代码 target: 就是目标数 xT+1=xT−f(xT)f′(xT ...
牛顿法， Jacobian矩阵和 Hessian矩阵
牛顿法主要有两方面的应用: 求方程的根: 求解最优化方法: 为什么要用牛顿法求方程的根? 问题很多,牛顿法是什么?目前还没有讲清楚,没关系,先直观理解为牛顿法是一种迭代求解方法(Newton童鞋 ...
微积分的历史(六)：发展之泰勒公式(下)
之前说了泰勒公式的来历,我们这里继续说下如何直观理解泰勒公式的代数形式,以及泰勒公式最重要的收敛半径. 1 泰勒公式的代数形式 1.1 定义从泰勒公式的定义开始吧: 设是一个正整数.如果定义在一个包 ...
线性代数——线性变换——旋转矩阵（泰勒公式、虚数、欧拉公式）
设点离坐标原点距离,与轴夹角,将点绕原点逆时针旋转,旋转之后点的坐标为.显然与原点距离不变,仍然为. 显然如下关系成立: 整理得到: 把上面这两个方程写成矩阵形式: 所以,只要用上面这个矩阵作用在一个 ...
机器学习基础：最优化方法
本文先总结了凸函数.hessian矩阵.泰勒展开.拉格朗日乘子.对偶函数,随后介绍了最优化中常用的梯度下降法.牛顿法.共轭梯度法.线性搜索法.置信域方法,最后介绍了其他的一些流行的最优化方法,模拟退火 ...
自动驾驶（十一）---------泰勒展开式、雅克比矩阵、主成分分析
1.泰勒展开式你可能会奇怪,讲自动驾驶怎么说起了数学,泰勒公式是我很喜欢的一个公式,自动驾驶中很多地方用到的是数学,只有把这些都弄明白,才能更好的理解自动驾驶,这也是我的探究过程. 泰勒公式一句话描 ...
《从零开始：机器学习的数学原理和算法实践》chap1
<从零开始:机器学习的数学原理和算法实践>chap1 学习笔记文章目录 <从零开始:机器学习的数学原理和算法实践>chap1 学习笔记 chap1 补基础:不怕学不懂微积分 ...
快速刷新页面ajax出现404,react使用BrowserRouter打包后，刷新页面出现404
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