二次型求导

在matlab中求导要进行符号运算. >>syms x; >>y = x^cos(x); >>ydot = diff(y, x, 1);%对x求一阶导数 ydot =   x^(cos(x) - 1)*cos(x) - x^cos(x)*log(x)*sin(x) >> y2dot = diff(y, x, 2)%求二阶导数,求n阶导数同理. y2dot =   cos(x)*(x^(cos(x) - 2)*(cos(x) - 1) - x^(cos(x)

原文地址:机器学习中常用的矩阵求导公式作者:MachineLearner 矩阵求导好像读书的时候都没学过,因为讲矩阵的课程上不讲求导,讲求导的课又不提矩阵.如果从事机器学习方面的工作,那就一定会遇到矩阵求导的东西.维基百科上:http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus , 根据Y与X的不同类型(实值,向量,矩阵),给出了具体的求导公式,以及一堆相关的公式,查起来都费劲. 其实在实际的机器学习工作中,最常用到的就是实值函数y对向量X的求导,定义如下(其

Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 于是把以前学过的矩阵求导部分整理一下: 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/dx = [dy(ji)/dx] 2. 标量y对列向量X求导: 注意与上面不同

*模拟求导 步长一定要比阈值小,才能得出准确的结果; data Derivation (keep=interval slope); * function y = 1/x only concern about x>0; deltaX = 1e-6; *割线变为切线时x1减小的步长; x0 = 2; y0 = 0; %function(y0,x0);*需要求导的点; put y0; slope = 0; *需要求得的斜率,即倒数; interval = 5; *x0与x1的在x轴的间距,也是判定停止

/* 一元多项式求导 (25) 设计函数求一元多项式的导数. 输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数). 数字间以空格分隔. 输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数. 数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格. 注意"零多项式"的指数和系数都是0,但是表示为"0 0". 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 即 3X^4 - 5X^2 + 6X - 2 输出样例: 12 3 -10 1 6

1 对一维函数的求导及求特定函数处的变量值 %%最简单的一阶单变量函数进行求导 function usemyfunArray() %主函数必须位于最上方 clc clear syms x %syms x代表着声明符号变量x,只有声明了符号变量才可以进行符号运算,包括求导. %f(x)=sin(x)+x^2; %我们输入的要求导的函数 y = diff(sin(x)+x^2); %代表着对单变量函数f(x)求一阶导数 disp('f(x)=sin(x)+x^2的导数是'); pretty(y);

#include<iostream>using namespace std;class poly{public: int coef; int expon; poly *next;};poly*input(); /*输入函数*/poly*attach(poly*rear, int c, int e); /*链接函数,连接求导后的结果*/poly*func(poly*head); /*实现求导的函数*/int main(){ poly*p; p = input(); p = func(p); wh

1010. 一元多项式求导 (25) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 设计函数求一元多项式的导数.(注:xn(n为整数)的一阶导数为n*xn-1.) 输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.注意"零多项式"的指数和系数都是0,但是表示为"

(没有字,全是图,居然因为字数不够不让发首页,只能来凑字数了) 在模式识别与机器学习中,高斯函数,特别是多维的高斯函数占着非常重要的地位.而其中高斯函数对均值和协方差矩阵的求导尤为重要,因为在用ML.MAP 或者其他方法计算最优值的时候,都会用到高斯函数的求导.虽然对均值求导的过程以及形式在很多博客中都有,但是对协方差矩阵求导的推导甚至是形式都寥寥无几.所以这里我把其简易版的推导以及最后的形式给出,以飨读者.