[学习笔记] 链式法则是微积分中复合函数的求导法则。 复合函数，是指一个函数作为另一个函数的自变量。 如f(x)=3x，g(z)=z+3，g(f(x))就是一个复合函数，并且g(f(x))=f(x)+3=3x+3链式法则(chain rule)： 若m(x)=f(g(x))，则m'(x)=f ...

2个事件同时发生的概率： P(a, b) = P(a | b) * P(b) 其中：P(a, b)表示 a和b事件同时发生的概率， P(a | b)是一个条件概率，表示在b事件发生的条件下，a发生的概率 3个事件的概率链式调用： P(a, b, c) = P(a | b, c ...

1.条件概率 　　给定其他事件发生时出现的概率 　　公式 　　　　 　　链式法则： 　　　　 2.相互独立的（independent）： 　　两个随机变量 x 和 y，如果它们的概率分布可以表示成两个因子的乘积形式，并且一个因子只包含 x 另一个因子只包含 y称这两个随机变量是相互 ...

视频地址：https://www.bilibili.com/video/av10435213/ 我们现在上一章节中，学习了幂次函数求导法和正弦函数求导。并且使用图像法更加直观的理解了这些运算过程。 ...

的链式法则 也称为条件概率的乘法法则 \[\begin{aligned} P(a,b,c) &a ...

链式法则求导也就是我们熟悉的符合函数求导。设置U 来进行求导。 比较简单，这里忽略了设置U，知识在心中想象一下罢了。 高阶函数求导。 就像这样就是二阶导数。继续进行求导 U。。。= -cos 。当阶数比较高的时候用 点 来表示阶数 就有点草单了。这时候我们用 U ...

神经网络的反向传播到底是个什么样的过程？今天就用链式求导揭开这个黑盒子。 这对于理解和设计神经网络很有帮助。 我们使用一个简单的逻辑回归的例子 这里绿色是前向计算，褐红色是反向传播。 0.73是最终输出，1是误差。 可以看到整个计算流程就是上面那个逻辑回归表达式。 好了 ...

目录 向量对向量 标量对多个向量 标量对多个矩阵 矩阵向量求导小结 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，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。如果遇到其他资料求 ...