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文章目录 一：无约束条件二：等式约束条件--拉格朗日乘子2.1拉格朗日乘子法的定义以及推导2.2一个简单的例子： 引入： 优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化，即最大值问题可以转化成最小值问题) 一：无约束条件 这是最简单的情况，解决方 阅读全文
posted @ 2020-11-10 20:08
小小新一枚
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文章目录 一：全导数二：极值与微分三：方向导数四：梯度4.1为什么所有方向导数中会存在并且只存在一个最大值？4.2 这个最大值在哪个方向取得？值是多少？ 五：如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？六：总结 一：全导数 参考：https://www.zhihu.com/question/ 阅读全文
posted @ 2020-11-10 19:48
小小新一枚
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文章目录 一：一维正态分布二：二维正态分布/多维正态分布三：各向同性正态分布 一：一维正态分布 二：二维正态分布/多维正态分布 三：各向同性正态分布 各向同性的高斯分布（球形高斯分布）指的是各个方向方差都一样的多维高斯分布，协方差为正实数与identity matrix（单位矩阵）相乘。 注：即方差 阅读全文
posted @ 2020-11-10 16:29
小小新一枚
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文章目录 一：联合分布1.1联合分布函数1.2二维离散型随机向量及其联合分布列1.3二维连续型随机向量及其联合密度函数 二：边缘分布与随机变量的独立性2.1边缘分布2.2随机变量的独立性2.3两个随机变量下的函数的分布2.3.1离散型2.3.2连续型 一：联合分布 引入： 1.1联合分布函数 注：相 阅读全文
posted @ 2020-11-10 16:03
小小新一枚
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