注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深 ...

本文作者Key,博客园主页：https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本内容为个人原创作品，转载请注明出处或联系：zhengzha16@163.com 0.渊源 第一次接触方向导数与梯度的概念，是在大学的高等数学课堂上，当时对于这部分内容是似懂非懂 ...

在读书时候，数学里的好多东西记不清楚了感觉很模糊，所以为了加深印象防止遗忘所以记录一下，博客中参考的资料已在文末标明。博客中要是有啥错误，或者不好的地方欢迎指出一起探讨，嘿嘿。 方向导数： ...

的像素点对图像分类结果的影响。 计算它的时候首先要计算与图像像素对应的正确分类中的标准化分数的梯度( ...

　　梯度一词有时用于斜度，也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。 　　梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 　　在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性 ...

Using First-Order Derivatives for (Nonlinear)Image Sharpening ----The Gradient 对于函数ƒ(x,y), ƒ在坐标(x,y)处的梯度定义为二维列向量 ...

导数，方向导数，切线、梯度是从高中就开始接触的概念，然而对这几个概念的认识不清，困惑了我很长时间，下面我将以图文并茂的形式，对这几个概念做详细的解释。 1， 导数 定义：设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义，当自变量x在x0处有增量Δx，(x0+Δx)也在该邻域内时，相应地函数取得增量 ...

函数梯度及空间曲面切平面 求曲面(线)的 \(y=x^2\) 在点 \(P(1,1)\) 处的切线。 解： 　　令：\(f(x,y)=x^2-y\)， 　　则梯度方向为：\(\nabla f(x,y)=2xi-j\) 　　所以等值面(等高线) \(f(x,y)=x^2-y=0\) 的在点 ...

图像处理中使用的导数 copyright 版权所有，严禁抄袭，转载需获得本人授权,邮箱：zhaogoodwell@gmail 前言 　　工欲善其事必先利其器，在图像处理中最常用的数学基础有导数、 ...

先来回顾一下什么是梯度： 对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度 。 接下来看一下什么是导数和偏导数： 我们知道，函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的变化率。而偏导数涉及到至少两个自变量，因此，从导数到偏导数，就是从曲线变成了曲面 ...