矩阵微分 http://www.iwenchao.com/mathematics/matrix-differential. ...

转自http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html在学习算法的过程中，常常需要用到向量的求导。下边是向量的求导法则。 拉格朗日乘子法：应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 通常我们需要求解的最优化问题有如下几类 ...

前言 矩阵，向量的求导经常碰到和用到，但是老是忘记，在网上收集总结一下。 1.矩阵对元素的求导 矩阵对元素的求导比较简单，就是对矩阵的每个元素分别进行求导。 \[若：Y= \begin{pmatrix} y_{11} &\cdots & y_{1n ...

　　　　在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中，我们讨论了使用微分法来求解矩阵向量求导的方法。但是很多时候，求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。 　　　　本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时 ...

在对SVM的目标函数推到过程中，用到了向量的求导，找到了这个比较好用的法则，记录于此，便于后续复习。 参考文章：“前导不变后导转置”向量求导法则 ...

设两向量分别为 α 和 β， 数量积 　　　　α • β = |α| |β| cosθ 　　（θ 为向量 α 和 β 的夹角） 　　　　通过公式我们可以发现，两个向量的数量积就是一个数量。 　　　　数量积又称为点积或者内积。 　　　　ex: 在直角坐标系 {O; i, j, k ...

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常数和基本初等函数的求导公式 (1) \((C)'＝０\) (2) \((x^u)'=ux^{u-1}\) (3) \((\sin x)'=\cos x\) (4) \((\cos x)'=-\sin x\) (5) \((\tan x)'=\sec^2x\) 注：\(\sec x=\frac ...