我是靠谱客的博主 拼搏香氛，这篇文章主要介绍【机器学习的高等数学基础】导数的几何意义和物理意义、函数的可导性与连续性之间的关系、平面曲线的切线和法线、基本导数与微分表、微分中值定理，泰勒公式、弧微分、曲率、曲率半径、洛必达法则、渐近线的求法等机器学习的数学基础高等数学，现在分享给大家，希望可以做个参考。
机器学习的数学基础
高等数学
文章目录
- 机器学习的数学基础
- 高等数学
- 1.导数定义：
- 导数和微分的概念
- 2.左右导数导数的几何意义和物理意义
- 3.函数的可导性与连续性之间的关系
- 4.平面曲线的切线和法线
- 5.四则运算法则
- 6.基本导数与微分表
- 7.复合函数，反函数，隐函数以及参数方程所确定的函数的微分法
- 8.常用高阶导数公式
- 9.微分中值定理，泰勒公式
- 10.洛必达法则
- 11.泰勒公式
- 12.函数单调性的判断
- 13.渐近线的求法
- 14.函数凹凸性的判断
- 15.弧微分
- 16.曲率
- 17.曲率半径
1.导数定义：
导数和微分的概念
2.左右导数导数的几何意义和物理意义
3.函数的可导性与连续性之间的关系
4.平面曲线的切线和法线
切线方程 :
法线方程：
5.四则运算法则
6.基本导数与微分表
7.复合函数，反函数，隐函数以及参数方程所确定的函数的微分法
8.常用高阶导数公式
9.微分中值定理，泰勒公式
10.洛必达法则
11.泰勒公式
12.函数单调性的判断
13.渐近线的求法
14.函数凹凸性的判断
15.弧微分
16.曲率
17.曲率半径
最后
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