机器学习中的支持向量机（SVM）的推导涉及到了一个重要数学问题：约束最优化问题（对偶问题、拉格朗日、凸函数等）。在学习约束最优化问题的过程中又会遇到关于凸函数相关定理的证明。（书名《最优化原理和方法》薛毅等编著）
定理1.4.5的证明中1.4.20式到下式的推导（下图）是怎么来的呢？
这里用涉及到了多元函数求方向导数的问题。
多元函数的方向导数的定义和一阶方向导数的求导公式如下图：
下面推导1.4.20式到下式：
根据1.3.3方向导数的定义和公式
这里的y,x都是多元列向量。
带转置符号T为行向量
机器学习中的支持向量机（SVM）的推导涉及到了一个重要数学问题：约束最优化问题（对偶问题、拉格朗日、凸函数等）。在...
方向导数 三元函数方向导数 梯度 3 数量场与向量场简介 略
在介绍梯度概念之前，首先需要引入偏导数和方向偏导数的概念， 偏导数： 所谓偏导数，简单来说是对于一个多元函数，选定...
函数变化率、梯度、方向导数 1.损失函数需要越变越小 2.损失函数在某一个方向的的方向导数越大，在这一个方向的变化...
导数 设有一元函数 则函数在点 处的导数为 求出来的值是 在 处沿 方向的变化率即 也是 在 处的...
反函数的导数等于直接函数导数的倒数! 和的N阶导数比较简单 微分和导数的公式
偏导数： 多元函数沿坐标轴的变化率 f_x(x, y) 指的是函数在y方向不变，函数值沿着x轴方向的变化率 f_y...
解析几何 多元函数 基本概念 二元函数 几何意义就是一个曲面 二元函数极限 以任意方式逼近 偏导数 导数定义 对的...
先来看看高中学的导数，就是一元函数的切线称为导数 偏导数是针对多元函数的，我们以两个自变量为例，z=f(x,y)，...
一、梯度 导数：反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。 方向导数：某一点在某一趋近方向上的导数值...
本文标题：多元函数的方向导数（n元函数的方向导数）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/oyacnxtx.html
网友评论