向量积对列向量X求导运算法则： 注意与标量求导有点不同。 d(UV')/dX = (dU/dX)V' + U(dV'/dX) d(U'V)/dX = (dU'/dX)V + (dV'/dX)U 重要结论： d(X'A)/dX = (dX'/dX)A + (dA/dX)X' = IA ...

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 ...

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 ...

设两个向量 $x,y$ 分别为 $$x = (x_{1},x_{2},\cdots, x_{m})^{T}$$ $$y = (y_{1},y_{2},\cdots, y_{n})^{T}$$ 虽然是多变量对多变量求偏导，但最终都是归结于一个单变量对另一个单变量求偏导，只是函数和自变量都写成 ...

https://www.cnblogs.com/bigmonkey/p/7410517.html 和、差、积、商求导法则 　　设u=u(x),v=v(x)都可导，则： (Cu)’ = Cu’, C是常数 (u ± v)’ = u’ ± v’ (uv)’ = u’v + uv ...