解釋1： 他的假設服從指數分布族 解釋2： 最大熵模型，即softmax分類是最大熵模型的結果。 關於最大熵模型，網上很多介紹： 在已知部分知識的前提下，關於未知分布最合理的推斷就是符合已知知識最不確定或最隨機的推斷，其原則是承認已知事物（知識），且對未知事物不做任何假設 ...

： 指數函數是重要的基本初等函數之一。 一般地，y = ax 函數(a為常數且以a>0，a≠1)叫做指 ...

a^x=y 求 y' y'=d(a^x)/dx =lim(x->0): (a^(x+dx)-a^x)/dx （1） 根據 指數函數可推出： x^(y+z)=x^y*x^z 所以（1）=》 =lim(x->0):d(a^x)(a^dx-1)/dx =lim(x-> ...

引言 我在上一篇隨筆中介紹了計算自然對數的快速算法。現在我們來看看計算指數函數的算法。我們知道，指數函數 ex 可以展開為泰勒級數： 這個級數對全體實數 x 都收斂，並且在 x 接近零時收斂得比較快。 實現該算法的 C# 程序 根據前面所述的 ex 的泰勒級數展開式，可以寫出以下 C# ...

引言 我在上一篇隨筆中介紹了計算自然對數的高速算法。如今我們來看看計算指數函數的算法。我們知道。指數函數 ex 能夠展開為泰勒級數： 這個級數對全體實數 x 都收斂，而且在 x 接近零時收斂得比較快。 實現該算法的 C# 程序 依據前面所述的 ex 的泰勒 ...

指數函數:y=a^x.指數x是自變量 冪函數:y=x^a.冪是自變量 python中,計算指數函數:2**3 計算冪函數:math.exp(4) ...

對數函數運算法則 (1) $\log _{a}(M N)=\log _{a} M+\log _{a} N $(2) $ \log _{a}(M / N)=\log _{a} M-\log _{a} N $(3) $ \log _{a}(1 / N)=-\log _{a} N ...

涉及的知識點：1.三角函數 y=Asin(ωx+θ）+B 2.指數函數y=a^x3.控制坐標范圍4.標注圖例clear all; clc; close all; % 三角函數的參數需要知道A,ω,θ,B： % Asin(ωt+θ）+B % 指數函數的底數a？ a^x. % y ...