Msống đầu

Lúc các bạn bước đầu học tập cùng làm machine learning, data analyses, AI nói tầm thường, bạn chắc chắn rằng cần hiểu nhiều tài liệu tiếng anh với trong những tư liệu kia chắc hẳn rằng sẽ cất tương đối nhiều từ vựng về toán học cùng thuật ngữ chăm ngành.

Bạn đang xem: đạo hàm tiếng anh là gì

Bình thường xuyên Lúc chạm chán hồ hết từ đó, ta rất có thể tra từ bỏ điển để tìm ra ý nghĩa của bọn chúng, nhưng với từ điển, đang có rất nhiều ý nghĩa sâu sắc tương quan đến từ đó cùng phần lớn chân thành và ý nghĩa đó có tác dụng họ đề xuất mò vào. Còn một điều nữa là bao hàm trường đoản cú nhưng mà tự điển không quan niệm theo toán học hoặc không lấy ví dụ, giải thích theo toán thù học tập cho họ dễ nắm bắt.

Vì các lý vì thế buộc phải bài này bạn muốn tổng đúng theo và đem ví dụ mang đến đa số từ vựng với thuật ngữ trong toán học tập góp họ nắm bắt được rõ ràng hơn.

Các từ vựng với thuật ngữ vào toán học

Từ vựng vào đại số và giải tích

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

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

Intercept: giảm, giao đường.Systems of equations: cân bằng pmùi hương trình. Ví dụ: 2x + 14 = 8 2x = -6 x = -3Rate of change: tỉ lệ thành phần đổi khác ∆y∆x, cho thấy thêm y thay đổi nkhô cứng tốt chậm chạp khi x chuyển đổi. Slopecũng là rate of change.Analyze function: khảo sát hàm số.Multivariate function: hàm nhiều đổi mới số. Ví dụ: f(x, y) = ax + byMultivariate Diiferentiation: Đạo hàm của hàm các vươn lên là số.loss function: hàm mất mátconjugate transpose: đưa vị liên hợpsingular = degenerate: ko 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 vào tư tưởng ma trận.Eigenvector: vecto lớn riêng

Từ vựng vào đối chiếu dữ liệu

nominal data: dữ liệu được chia theo thang đo định danh, một số loại dữ liệu này phần nhiều phân loại y như category chứ không hề khác nhau dữ liệu như thế nào lớn hơn tốt xuất sắc rộng.

VD: id, name, gender

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

VD: level

qualitative sầu data: tài liệu mang tính chất định tính, nominal data cùng ordinal data nằm trong team này.quantiative data: dữ liệu mang tính chất định lượng, là rất nhiều loại tài liệu sót lại. Được phân loại theo từng đội mang tính chất rời rạc (discrete) giỏi tiếp tục (continous).

VD:courceslà số khóa đào tạo đã học tập trước đó, miêu tả bởi các số lượng toàn diện đề xuất là dữ liệu mang ý nghĩa rời rốc (discrete), age, time (thời gian trả thành), grade (khối hận lớp)là đông đảo trường có giá trị nằm trong vòng liên tục chứ đọng ko yêu cầu là phần đa con số trọn vẹn nên là dữ liệu mang ý nghĩa thường xuyên (continous).

data visualization: trực quan tiền hóa tài liệu, là hiển thị trực quan tiền tài liệu bằng hầu hết biểu đồ vật để bọn họ bắt gặp được.

- bar chart: biểu đồ gia dụng tkhô hanh, hay dùng để trực quan tiền hóa một số loại dữ liệu định tính.

Xem thêm: Chống Thấm Hồ Dầu Là Gì ? Hướng Dẫn Thi Công Chuẩn Nhất

*

histogram chart: biểu vật dụng tần xuất, hay dùng làm trực quan tiền hóa dữ liệu định lượng (quantiative) mang tính chất tiếp tục (continous).

*

pie chart: biểu đồ tròn.

*

scatter plot: biểu đồ dùng tán xạ.

*

line chart: biểu đồ dùng mặt đường.

*

whisker chart (box & whisker plot): biểu đồ dùng hộp

*

measure of central tendency: đo phía tâm.measure of variance: đo pmùi hương sai.mean value: quý giá vừa phải xuất xắc quý hiếm kỳ vọng, cam kết hiệuμhayx¯.standard diviation: độ lệch chuẩn chỉnh là mức độ phân tán của dữ liệu, chính là khoảng cách của tài liệu cho tới quý giá vừa đủ (mean).

Độ lêch chuẩn có mức 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 một chủng loại tài liệu đại diện thì sử dụng công thức:s = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

variance: pmùi hương không đúng là trung bình (tuyệt kỳ vọng) của bình phươngkhoảng cáchcủa mỗi điểm tài liệu cho tới cực hiếm vừa đủ (mean), hayquý hiếm vừa phải (kỳ vọng) của bình pmùi hương độ lệch.

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

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

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

Để gọi chuyên nghiệp hóa cùng nguyên nhân bởi vì sao pmùi hương không đúng với độ lệch chuẩn chỉnh được xem như trên thì bạn xem thêm tại đây.

correlation: hệ số tương quan.statistic: thống kê.Probability: xác suất.intersection: phnghiền giao.

Xem thêm: Plantain Là Gì - Plantain Sử Dụng Cho Là Gì

union: phnghiền hợp.confidence intervals: Khoảng tin cậyhypothesis test: kiểm định trả thuyếtstatistical hypothesis: đưa thuyết tộc kênull hypothesis: giả tngày tiết không (đưa ttiết đơn)alternative sầu hypothesis: mang tmáu ngược trở lại (đối thuyết)critical value: quý giá số lượng giới hạn (trong kiểm định đưa thuyết)one-tailed test: kiểm nghiệm một đầutwo-tailed test: kiểm nghiệm hai đầu

Chuyên mục: KHÁI NIỆM LÀ GÌ
Bài viết liên quan

Trả lời

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