Mlàm việc đầu

Khi các bạn bắt đầu học tập và làm machine learning, data analyses, AI nói chung, các bạn chắc hẳn rằng yêu cầu gọi các tài liệu giờ anh với Một trong những tài liệu kia chắc chắn rằng đã đựng tương đối nhiều trường đoản cú vựng về toán học tập cùng thuật ngữ chuyên ngành.

Bạn đang xem: Đạo hàm tiếng anh là gì

Bình thường Lúc gặp gỡ đông đảo từ bỏ kia, ta có thể tra trường đoản cú điển để tìm ra ý nghĩa sâu sắc của chúng, nhưng với từ điển, vẫn có tương đối nhiều ý nghĩa sâu sắc tương quan đến từ kia với hồ hết ý nghĩa sâu sắc đó có tác dụng chúng ta nên mò vào. Còn một điều nữa là bao gồm tự mà lại từ bỏ điển ko tư tưởng theo toán học hoặc không lấy ví dụ, lý giải theo tân oán học tập đến chúng ta dễ dàng nắm bắt.

Vì rất nhiều lý cho nên bắt buộc bài bác này mình thích tổng đúng theo với đem ví dụ cho phần đông tự vựng cùng thuật ngữ vào tân oán học góp chúng ta nắm bắt được rõ ràng hơn.

Các từ vựng và thuật ngữ trong tân oán học

Từ vựng vào đại số với giải tích

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

Là một phương thơm trình hàng đầu dạng f(x) = ax + b, pmùi hương trình đường tính gồm đồ vật thị vẫn là một đường trực tiếp.

Intercept: giảm, giao đường.Systems of equations: cân bằng phương thơm trình. Ví dụ: 2x + 14 = 8 2x = -6 x = -3Rate of change: tỉ trọng chuyển đổi ∆y∆x, cho biết thêm y thay đổi nkhô cứng tuyệt chậm rãi Lúc x đổi khác. Slopecũng là rate of change.Analyze function: điều tra hàm số.Multivariate function: hàm các biến đổi số. Ví dụ: f(x, y) = ax + byMultivariate Diiferentiation: Đạo hàm của hàm nhiều biến đổi số.loss function: hàm mất mátconjugate transpose: đưa vị liên hợpsingular = degenerate: không khả nghịchinverse matrix: ma trận nghịch đảodiagonal matrix: ma trận mặt 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 gian sinhrank: hạng của ma trậnorthogonal: trực giaoorthonormal: trực chuẩnEigenvalue: trị riêng biệt vào khái niệm ma trận.Eigenvector: veclớn riêng

Từ vựng trong đối chiếu dữ liệu

nominal data: tài liệu được chia theo thang đo định danh, loại dữ liệu này đa số phân nhiều loại giống hệt như category chứ không hề phân minh tài liệu nào lớn hơn hay xuất sắc rộng.

VD: id, name, gender

ordinal data: dữ liệu được chia theo thang đo sản phẩm bậc.

VD: level

qualitative data: tài liệu mang tính định tính, nominal data cùng ordinal data ở trong team này.quantiative sầu data: tài liệu mang tính chất định lượng, là số đông nhiều loại tài liệu sót lại. Được phân chia theo từng nhóm mang ý nghĩa tránh rạc (discrete) tốt liên tiếp (continous).

VD:courceslà số khóa huấn luyện đang học tập trước kia, bộc lộ bằng các số lượng toàn diện đề xuất là tài liệu mang ý nghĩa tách rộc (discrete), age, time (thời hạn trả thành), grade (kăn năn lớp)là phần đông trường có giá trị nằm trong khoảng thường xuyên chứ đọng ko bắt buộc là đa số số lượng toàn diện phải là tài liệu mang ý nghĩa liên tục (continous).

data visualization: trực quan liêu hóa tài liệu, là hiển thị trực quan lại tài liệu bằng hầu như biểu đồ gia dụng để bọn họ trông thấy được.

- bar chart: biểu trang bị tkhô cứng, hay dùng làm trực quan tiền hóa một số loại tài liệu định tính.

Xem thêm: Hạt Nêm Tiếng Anh Là Gì, Tên 20 Loại Gia Vị Trong Tiếng Anh

*

histogram chart: biểu trang bị tần xuất, hay dùng làm trực quan tiền hóa tài liệu định lượng (quantiative) mang ý nghĩa liên tục (continous).

*

pie chart: biểu vật tròn.

*

scatter plot: biểu trang bị tán xạ.

*

line chart: biểu trang bị đường.

*

whisker chart (box và whisker plot): biểu đồ hộp

*

measure of central tendency: đo hướng chổ chính giữa.measure of variance: đo phương sai.mean value: quý giá mức độ vừa phải tuyệt quý hiếm mong muốn, ký hiệuμhayx¯.standard diviation: độ lệch chuẩn chỉnh là mức độ phân tán của dữ liệu, chính là khoảng cách của tài liệu tới cực hiếm mức độ vừa phải (mean).

Độ lêch chuẩn có giá trị = căn uống bậc 2 của pmùi hương không nên.

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

Lúc tính độ lệch chuẩn chỉnh cho 1 mẫu tài liệu đại diện thay mặt thì cần sử dụng công thức:s = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

variance: pmùi hương sai là mức độ vừa phải (giỏi kỳ vọng) của bình phươngkhoảng tầm cáchcủa mỗi điểm dữ liệu tới quý hiếm vừa đủ (mean), hayquý hiếm vừa đủ (kỳ vọng) của bình phương độ lệch.

Phương thơm không nên có mức giá trị bằng bình phương của độ lệch chuẩn.

Công thức phương sai tổng quát:σ2 = ∑i=1N(Xi - μ)2N

lúc tính phương sai cho một mẫu mã dữ liệu đại diện thì dùng công thức:s2 = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

Để gọi bài bản với nguyên nhân bởi sao phương thơm không đúng cùng độ lệch chuẩn chỉnh được xem nlỗi trên thì chúng ta xem thêm tại chỗ này.

correlation: thông số tương quan.statistic: thống kê.Probability: Phần Trăm.intersection: phép giao.union: phxay vừa lòng.confidence intervals: Khoảng tin cậyhypothesis test: chu chỉnh mang thuyếtstatistical hypothesis: đưa thuyết hệ kênull hypothesis: trả thuyết không (giả thuyết đơn)alternative hypothesis: mang tmáu trở lại (đối thuyết)critical value: giá trị giới hạn (trong kiểm tra trả thuyết)one-tailed test: kiểm định một đầutwo-tailed test: kiểm nghiệm hai đầu
Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *