ĐẠO HÀM TIẾNG ANH LÀ GÌ

Msinh sống đầu

Khi chúng ta bước đầu học và làm cho machine learning, data analyses, AI nói chung, bạn chắc chắn bắt buộc gọi nhiều tài liệu tiếng anh với giữa những tài liệu kia chắc chắn là vẫn cất không hề ít từ vựng về toán thù học tập cùng thuật ngữ siêng ngành.

Bạn đang xem: Đạo hàm tiếng anh là gì

Bình thường Lúc gặp gỡ đa số từ bỏ đó, ta có thể tra từ điển để tìm thấy chân thành và ý nghĩa của bọn chúng, tuy nhiên với từ điển, sẽ có nhiều ý nghĩa sâu sắc tương quan đến từ đó và các ý nghĩa đó làm họ bắt buộc mò vào. Còn một điều nữa là bao hàm từ mà tự điển không quan niệm theo toán học tập hoặc ko lấy ví dụ, phân tích và lý giải theo tân oán học mang đến họ dễ nắm bắt.

Vì hầu như lý cho nên vì thế phải bài bác này bạn thích tổng vừa lòng với rước ví dụ mang đến hầu như từ vựng và thuật ngữ vào tân oán học góp họ thâu tóm được rõ ràng hơn.

Các từ vựng cùng thuật ngữ vào toán thù học

Từ vựng vào đại số và giải tích

Equation: phương trình, đẳng thức.Distributive sầu Property: tính phân pân hận của phnghiền nhân. Ví dụ: a(b+c) = ab + ac

Là một pmùi hương trình số 1 dạng f(x) = ax + b, phương thơm trình tuyến tính bao gồm đồ dùng thị vẫn là một mặt đường trực tiếp.

Intercept: cắt, giao con đường.Systems of equations: thăng bằng phương thơm trình. Ví dụ: 2x + 14 = 8 2x = -6 x = -3Rate of change: tỉ lệ thành phần biến đổi ∆y∆x, cho biết y đổi khác nkhô giòn tuyệt chậm lúc x thay đổi. Slopecũng chính là rate of change.Analyze function: khảo sát điều tra hàm số.Multivariate function: hàm nhiều biến đổi số. Ví dụ: f(x, y) = ax + byMultivariate Diiferentiation: Đạo hàm của hàm những vươn lên là số.loss function: hàm mất mátconjugate transpose: đưa vị liên hợpsingular = degenerate: không khả nghịchinverse matrix: ma trận nghịch đảodiagonal matrix: ma trận con đường chéotriangular matrix: ma trận tam giácupper triangular matrix: ma trận tam giác trênlower triangular matrix: ma trận tam giác dướideterminant: định thứcspan space: không khí sinhrank: hạng của ma trậnorthogonal: trực giaoorthonormal: trực chuẩnEigenvalue: trị riêng biệt vào quan niệm ma trận.Eigenvector: vecto riêng

Từ vựng trong phân tích dữ liệu

nominal data: dữ liệu được chia theo thang đo định danh, các loại tài liệu này phần nhiều phân một số loại y như category chứ không cần phân minh tài liệu như thế nào lớn hơn xuất xắc xuất sắc hơn.

VD: id, name, gender

ordinal data: dữ liệu được phân tách theo thang đo máy bậc.

VD: level

qualitative sầu data: dữ liệu mang tính định tính, nominal data với ordinal data trực thuộc team này.quantiative data: dữ liệu mang ý nghĩa định lượng, là đều các loại tài liệu còn sót lại. Được phân chia theo từng team mang tính chất tách rạc (discrete) xuất xắc liên tiếp (continous).

VD:courceslà số khóa huấn luyện và đào tạo đang học trước kia, biểu hiện bằng mọi số lượng trọn vẹn đề xuất là tài liệu mang tính rời rộc (discrete), age, time (thời hạn hoàn thành), grade (khối lớp)là phần đông ngôi trường có giá trị nằm trong khoảng tiếp tục chđọng ko yêu cầu là mọi con số toàn vẹn đề xuất là tài liệu mang tính chất tiếp tục (continous).

data visualization: trực quan liêu hóa tài liệu, là hiển thị trực quan lại dữ liệu bằng đông đảo biểu vật dụng nhằm họ trông thấy được.

- bar chart: biểu thiết bị tkhô hanh, hay dùng để trực quan liêu hóa loại tài liệu định tính.

Xem thêm: Phần Mềm Xem Phim Trên Máy Tính Windows, Các Phần Mềm Xem Video Miễn Phí Trên Máy Tính

*

histogram chart: biểu đồ gia dụng tần xuất, thường xuyên dùng để trực quan liêu hóa tài liệu định lượng (quantiative) mang tính thường xuyên (continous).

*

pie chart: biểu đồ dùng tròn.

*

scatter plot: biểu đồ gia dụng tán xạ.

*

line chart: biểu đồ con đường.

*

whisker chart (box and whisker plot): biểu vật hộp

*

measure of central tendency: đo phía trung ương.measure of variance: đo pmùi hương sai.mean value: cực hiếm mức độ vừa phải tuyệt quý giá kỳ vọng, ký kết hiệuμhayx¯.standard diviation: độ lệch chuẩn là mức độ phân tán của dữ liệu, đó là khoảng cách của dữ liệu tới giá trị trung bình (mean).

Độ lêch chuẩn có giá trị = căn bậc 2 của phương thơm sai.

Công thức tổng quát:σ = ∑i=1N(Xi - μ)2N

Khi tính độ lệch chuẩn chỉnh cho 1 mẫu dữ liệu đại diện thì dùng công thức:s = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

variance: phương thơm không nên là vừa phải (xuất xắc kỳ vọng) của bình phươngkhoảng cáchcủa mỗi điểm dữ liệu cho tới giá trị mức độ vừa phải (mean), hayquý giá vừa phải (kỳ vọng) của bình pmùi hương độ lệch.

Phương thơm không đúng có giá trị bởi bình phương thơm của độ lệch chuẩn chỉnh.

Công thức pmùi hương không nên tổng quát:σ2 = ∑i=1N(Xi - μ)2N

Khi tính phương thơm không nên cho 1 chủng loại tài liệu đại diện thay mặt thì sử dụng công thức:s2 = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

Để phát âm bài bản với nguyên do vì sao phương không nên với độ lệch chuẩn được xem nhỏng trên thì chúng ta tham khảo ở đây.

correlation: thông số tương quan.statistic: những thống kê.Probability: xác suất.intersection: phép giao.union: phnghiền vừa lòng.confidence intervals: Khoảng tin cậyhypothesis test: kiểm tra trả thuyếtstatistical hypothesis: giả thuyết hệ kênull hypothesis: giả tmáu không (mang tmáu đơn)alternative sầu hypothesis: đưa thuyết ngược chở lại (đối thuyết)critical value: giá trị số lượng giới hạn (trong chu chỉnh giả thuyết)one-tailed test: kiểm định một đầutwo-tailed test: chu chỉnh nhị đầu