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[数据挖掘理论与案例] 梯度下降---偏导数及其几何意义 [推广有奖]

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在一元函数中,我们已经知道导数就是函数的变化 率。对于二元函数我们同样要研究它的“变化率”。然

而,由于自变量多了一个,情况就要复杂的多。

一、几何意义

  在xOy平面内,当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时,函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同的,因此就需要研究f(x,y)在(x0,y0)点处沿不同方向的变化率。

   偏导数表示固定面上一点的切线斜率

假设ƒ是一个多元函数。例如:

f = x2 + xy + y2的图像。


我们希望求出函数在点(1, 1, 3)的对x的偏导数;对应的切线与xOz平面平行。

因为曲面上的每一点都有无穷多条切线,描述这种函数的导数相当困难。偏导数就是选择其中一条切线,并求出它的斜率。通常,最感兴趣的是垂直于y轴(平行于xOz平面)的切线,以及垂直于x轴(平行于yOz平面)的切线。

这是图中y = 1时的图像片段。


一种求出这些切线的好办法是把其他变量视为常数。例如,欲求出以上的函数在点(1, 1, 3)的与xOz平面平行的切线,我们把变量y视为常数。右图中显示了函数的图像以及这个平面。左图中显示了函数在平面y = 1上是什么样的。通过求出这个图中的切线,我们发现ƒ在点(1, 1, 3)的与xOz平面平行的切线的斜率是3。我们把它记为:

在点(1, 1, 3),或称“f在(1, 1, 3)的关于x的偏导数是3”。

二、定义

  在这里我们只学习函数f(x,y)沿着平行于x轴和平行于y轴两个特殊方位变动时,f(x,y)的变化率。

  偏导数的算子符号为:∂

  偏导数反映的是函数沿坐标轴正方向的变化率。

设有二元函数z=f(x,y),点(x0,y0)是其定义域D内一点.把y固定在y0而让x在x0有增量△x,相应地函数z=f(x,y)有增量(称为对x的偏增量)△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。

  如果△z与△x之比当△x→0时的极限存在,那么此极限值称为函数z=f(x,y)在(x0,y0)处对x的偏导数(partial derivative)。记作f'x(x0,y0)。

y方向的偏导

  函数z=f(x,y)在(x0,y0)处对x的偏导数,实际上就是把y固定在y0看成常数后,一元函数z=f(x,y0)在x0处的导数

  同样,把x固定在x0,让y有增量△y,如果极限存在 那么此极限称为函数z=(x,y)在(x0,y0)处对y的偏导数。记作f'y(x0,y0)

 三、高阶偏导数

如果二元函数z=f(x,y)的偏导数f'x(x,y)与f'y(x,y)仍然可导,那么这两个偏导函数的偏导数称为z=f(x,y)的二阶偏导数。  二元函数的二阶偏导数有四个:f"xx,f"xy,f"yx,f"yy.

  注意:f"xy与f"yx的区别在于:前者是先对x求偏导,然后将所得的偏导函数再对y求偏导;后者是先对y求偏导再对x求偏导.当f"xy与f"yx都连续时,求导的结果与先后次序无关。

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关键词:梯度下降 偏导数 何意义 Derivative Partial

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幽兰自芳 发表于 2018-7-3 09:00:41 |只看作者 |坛友微信交流群
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阿扁V5 学生认证  发表于 2018-7-3 16:48:06 |只看作者 |坛友微信交流群

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