一道题目引发了我对这个问题的思考: 在基础阶段的学习中,汤老师归纳多元隐函数求导需要三步: 找自变量和因变量 对自变量求偏导 整合 而第一步往往是所有求解问题的关键,这里根据自己做题总结出规律: 自变量的个数 总变量个数 方程个数 而在隐函数方程里面,如果没有特别说明,则自变量的选取是任意的,但要满足Fx ,假如x是选取的自变量 举几个例子: 这里补充上题隐函数求导的正规步骤: ...
2020-06-17 17:12 0 3379 推荐指数:
: 继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。 ...
我认为T检验 和F检验在机器学习中的作用:判断机器学习中样本集中的某个特征(自变量)和因变量之间的相关性强弱(用于在建模中判断此自变量是否可以扔掉) 最近在做数据分析方面的工作,经常需要检验两组样本之间是否存在差异,所以会遇到统计学中假设检验相关的知识 ...
1、 对于两个未知数: y = sin(x) 叫显函数 y - sin(x) = 0 叫做隐函数 由 y = sin(x) -------> y - sin(x) = 0 叫显函数的隐化 由 y - sin(x ...
隐函数求导公式 一、一个方程的情形 隐函数存在定理1: 设函数 \(\displaystyle F(x, y)\) 在点 \(\displaystyle P(x_0, y_0)\) 的某一邻域内具有连续的偏导数,且 \(\displaystyle F(x_0, y_0 ...
目录 Chapter 10:自变量的选择(2) 5.2 自变量选择的准则 5.2.3 \(C_p\) 统计量准则 5.2.4 AIC 准则和 BIC 准则 5.2.5 \(J_p\) 统计量准则 ...
目录 Chapter 9:自变量的选择(1) 5.1 自变量选择的后果 5.1.1 全模型和选模型 5.1.2 自变量选择对估计和预测的影响 5.2 自变量选择的准则 5.2.0 ...