我们已经看到，函数实际上是描述复合操作的抽象，这些操作不依赖于它们的参数值。在 square 中，>>> def square(x):
return x * x
我们不会谈论特定数值的平方，而是一个获得任何数值平方的方法。当然，我们可以不定义这个函数来使用它，通过始终编写这样的表达式：
>>> 3 * 3
9
>>> 5 * 5
25并且永远不
动机作者 Yangtf最近一直在求各种导数，于是就想写一个自动求导的算法。 其实python中的theano就有这个功能，但想了想，思路不难，于是就动手实现了一个。本来想用c++实现了，但发现c++写各种问题，内存管理、操作符重载都不尽人意。花费了不少时间后，决定换语言。 Java是第一熟练语言，但不支持操作符重载，奈何？ 于是转战python。源代码路径思路##函数的表示将函数表达式表示为一个表
转载
2024-02-27 20:01:07
26阅读
复习图像梯度，发现Numpy有一个梯度计算函数，解析它的源码和需要注意的问题，最后自定义一个梯度函数目录用法解析示例和问题源码解析自定义
用法解析
Numpy提供了数组梯度计算函数gradient(f, *varargs, **kwargs)输入必选参数：类N维数组（列表/元组/数组）可选参数：标量列表或数组列表，用于计算差分时的间隔空间
单个标量：为所有轴指定间隔
N个标量
转载
2024-02-02 10:37:08
615阅读
说明：以下内容为学习刘建平老师的博客所做的笔记 梯度下降（Gradient Descent）小结www.cnblogs.com 因为个人比较喜欢知乎文章的编辑方式，就在这里边记笔记边学习，喜欢这个博客的朋友，可以去刘建平老师的博客follow，老师的github链接：
ljpzzz/machinelearninggithub.com
梯度下降法是与最小二乘法并驾齐
转载
2024-01-10 16:48:48
68阅读
python求导，话不多说直接上代码from sympy import *
while True:
print("请选择功能 1求导 2积分")
Choose = int(input())
x = Symbol('x')
if Choose == 1:
print('请输入函数关系式：')
y = input() # 输入函数关
转载
2023-07-01 23:01:26
338阅读
from sympy import *
x = symbols("x") # 符号x，自变量
y = -pow(10,-11)*pow(x,6) + pow(10,-8)*pow(x,5) - 4*pow(10,-6)*pow(x,4) + 0.0006*pow(x,3) - 0.0428*pow(x,2) + 1.7561*x + 16.528
转载
2023-07-02 19:49:54
134阅读
# PYTHON求导的实现流程
## 引言
在数学中，求导是计算某个函数在给定点的导数，即函数在该点的切线斜率。在Python中，我们可以通过一些简单的步骤和代码来实现求导。本文将为你介绍求导的基本概念以及在Python中实现求导的步骤和代码。
## 求导的基本概念
在开始介绍求导的具体步骤之前，我们先来理解一下求导的基本概念。
在数学中，给定一个函数 f(x)，其导数可以表示为 f'(x)
原创
2023-07-29 08:29:33
270阅读
# Python中的求导：基础与应用
导数是微积分中的一个基本概念，主要用于描述函数在某一点的变化率。在编程中，尤其是数据科学和机器学习领域，求导是一个常见需求。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种工具来进行求导。本文将介绍如何在Python中进行求导，并提供代码示例以帮助理解。
## 1. 使用SymPy进行符号求导
SymPy是一个Python库，用于符号数学计算。它可以用来进
在我们深度学习神经网络里的反向传播其实就是对损失函数求导。笔者就求导在python中的几种方式进行汇总一、Scipy求导由于scipy 是基于numpy写的高级封装， 所以在numpy的生态可以共用。 就好比在给xgboost修改损失时算一阶和二阶导时就可以用scipy.misc.derivative1.1 求导示例# scipy deveration
from scipy.misc import
转载
2023-07-01 17:34:13
631阅读
Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵. >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x =
6
9
3
 
转载
2023-06-05 23:15:59
238阅读
# Python求导的流程
## 引言
Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据科学、机器学习和科学计算等领域。在数学计算中，经常需要对函数进行求导操作。本文将介绍如何使用Python实现求导功能，并通过表格展示求导的步骤。
## 求导流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 定义要求导的函数 |
| 步骤3 |
原创
2023-09-10 12:21:33
201阅读
介绍本期主要实现Vector类的自动求导的功能。这个功能听起来蛮麻烦的，实际上理解原理以后，实现起来还是比较简单的。原理的话，网络上有很多关于这方面的讨论，比如：tensorflow的函数自动求导是如何实现的？www.zhihu.comokcd00.oschina.io原理我这里不做过多的展开，只是大致上说一下。本质上是在利用链式求导法则。实现思路大概是这样的，比如： 是多少？通过普通的链式法则可
转载
2023-09-05 22:34:53
260阅读
python矩阵运算、求导、积分
转载
2023-06-02 07:57:47
389阅读
记录鱼书4:1.y = 0.01x2 + 0.1x经过某点画切线图（微分）import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def numerical_diff(f,x):
h=1e-4
return (f(x+h)-f(x-h))/(2*h)
def fun1(b):
return 0.01*b**2+0.1*b
d
转载
2023-10-07 16:43:03
224阅读
# Gradient函数的介绍与使用
## 1. 引言
在计算机科学与数学领域，梯度（Gradient）是一个非常重要的概念。在优化算法、机器学习、神经网络等领域中，梯度被广泛应用于求解目标函数的最优解、参数更新等方面。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和函数来处理梯度相关的计算。
本文将介绍Python中的gradient函数，详细讲解其使用方法，并提供代码示例。读者将能够
原创
2023-09-15 08:57:19
1197阅读
机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从 0 开始手把手用 Python 实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（Gradient Descent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。一、如何最快下山？在学习算法之前先来看一个日常生活的例子：下山。想象一下你出去旅游爬山，爬到山顶后已经傍晚了，很快太阳就会落山，所以你必须想办法尽快下山，然后去吃海底捞。那最快的下山方法是什么呢？没错
转载
2023-11-20 23:35:01
100阅读
# Python中的gradient函数
## 引言
在机器学习和优化问题中，梯度是一种非常重要的概念。梯度表示了函数在某一点上的变化率和方向，可以帮助我们找到函数的最小值或最大值。在Python中，我们可以使用gradient函数来计算函数的梯度。本文将介绍gradient函数的使用方法，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## gradient函数介绍
在Python中，grad
原创
2024-01-12 09:28:22
298阅读
在Python中，使用gradient可以帮助我们高效地进行优化和更新模型参数，尤其是在进行深度学习和机器学习任务时。然而，用户在实际应用中可能会遇到各种问题，比如梯度计算不稳定、速度慢以及内存消耗过大等。本文将详细探讨这些问题，并提供相应的解决方案。
> 用户原始反馈：
> “我在使用Python中的gradient时，遇到计算结果不稳定，尤其是在较大的数据集上进行训练时，梯度下降好像并不能收
摘要： 本文首先回顾了导数的基本概念，然后初步书写了计算函数导数的程序函数，并根据计算机特点对函数进行了改进以达到工程实现。关键词： 导数、工程实现本文默认你对导数有一定了解，所介绍的函数默认是可导的。前言在人工智能领域，深度学习相关研究一直在如火如荼地进行着。基本上所有的深度学习算法的都使用了反向传播（Backpropagation， BP）算法。在反向传播中更新参数的过程中少不了的一步就是计算
转载
2023-08-13 16:14:56
0阅读
本篇文章主要总结几种函数的求导方法。比如，反函数求导，隐函数求导，参数方程求导的方法。再简单讨论一下高阶导数的概念。先看看考纲对这一块的要求：3. 了解高阶导数的概念，会求简单函数的高阶导数．
4. 会求分段函数的导数，会求隐函数和由参数方程所确定的函数以及反函数的导数．考纲对这一块的要求主要是会求会用即可，因此我们主要是要熟悉其用法。反函数求导：前面我们已经介绍过反函数的概念。即y = f(x)
转载
2024-01-06 08:50:24
136阅读
