如果考虑多元函数沿任意方向的变化率的话,也可以使用相应的三角变换来求得偏导数,这称为在点 $( x _ { 0 } , y _ { 0 } )$ 的某个方向上的方向导数。方向导数代表了函数沿这个方向变化的快慢,所有方向导数中最大的那一个,即函数值下降最快的那一个,被称为“梯度”,负梯度方向就是函数值上升最快的方向。
第 6 章 机器学习概览
221
○一 图片来源:https://zh.wikipedia.org/wiki/ 微分。
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如果考虑多元函数沿任意方向的变化率的话,也可以使用相应的三角变换来求得偏导数,这称为在点 $( x _ { 0 } , y _ { 0 } )$ 的某个方向上的方向导数。方向导数代表了函数沿这个方向变化的快慢,所有方向导数中最大的那一个,即函数值下降最快的那一个,被称为“梯度”,负梯度方向就是函数值上升最快的方向。
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○一 图片来源:https://zh.wikipedia.org/wiki/ 微分。