一道題目引發了我對這個問題的思考: 在基礎階段的學習中,湯老師歸納多元隱函數求導需要三步: 找自變量和因變量 對自變量求偏導 整合 而第一步往往是所有求解問題的關鍵,這里根據自己做題總結出規律: 自變量的個數 總變量個數 方程個數 而在隱函數方程里面,如果沒有特別說明,則自變量的選取是任意的,但要滿足Fx ,假如x是選取的自變量 舉幾個例子: 這里補充上題隱函數求導的正規步驟: ...
2020-06-17 17:12 0 3379 推薦指數:
: 繼上一篇文章,繼續探討相關性分析,這次不再是兩個變量,而是3個或者以上的變量之間的相關關系分析。 ...
我認為T檢驗 和F檢驗在機器學習中的作用:判斷機器學習中樣本集中的某個特征(自變量)和因變量之間的相關性強弱(用於在建模中判斷此自變量是否可以扔掉) 最近在做數據分析方面的工作,經常需要檢驗兩組樣本之間是否存在差異,所以會遇到統計學中假設檢驗相關的知識 ...
1、 對於兩個未知數: y = sin(x) 叫顯函數 y - sin(x) = 0 叫做隱函數 由 y = sin(x) -------> y - sin(x) = 0 叫顯函數的隱化 由 y - sin(x ...
隱函數求導公式 一、一個方程的情形 隱函數存在定理1: 設函數 \(\displaystyle F(x, y)\) 在點 \(\displaystyle P(x_0, y_0)\) 的某一鄰域內具有連續的偏導數,且 \(\displaystyle F(x_0, y_0 ...
目錄 Chapter 10:自變量的選擇(2) 5.2 自變量選擇的准則 5.2.3 \(C_p\) 統計量准則 5.2.4 AIC 准則和 BIC 准則 5.2.5 \(J_p\) 統計量准則 ...
目錄 Chapter 9:自變量的選擇(1) 5.1 自變量選擇的后果 5.1.1 全模型和選模型 5.1.2 自變量選擇對估計和預測的影響 5.2 自變量選擇的准則 5.2.0 ...