導數、微分、偏導數、全微分、方向導數、梯度的定義與關係

學習到機器學習線性迴歸和邏輯迴歸時遇到了梯度下降算法，然後順着扯出了一堆高數的相關概念理論：導數、偏導數、全微分、方向導數、梯度，重新回顧它們之間的一些關係，從網上和教材中摘錄相關知識點。 通過函數的極限定義出導數(以一元函數爲例) 函數f(x)在點x0可微的充分必要條件是函數f(x)在點x0處可導 擴展到多元函數時，衍生出偏導數 導數 定義：設函數 y=f(x) y = f ( x ) 在點 x

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