Msinh hoạt đầu

Khi các bạn bắt đầu học cùng làm cho machine learning, data analyses, AI nói phổ biến, bạn chắc hẳn rằng nên hiểu những tài liệu giờ anh cùng trong số những tài liệu đó chắc chắn đang đựng không hề ít tự vựng về toán học và thuật ngữ chuyên ngành.Bạn đang xem: Tích phân giờ đồng hồ anh là gì

Bình hay Lúc gặp gỡ đông đảo từ bỏ kia, ta hoàn toàn có thể tra trường đoản cú điển để tìm thấy ý nghĩa sâu sắc của bọn chúng, tuy nhiên với tự điển, đang có rất nhiều ý nghĩa sâu sắc liên quan tới từ đó và mọi ý nghĩa sâu sắc đó làm cho bọn họ đề nghị tìm vào. Còn một điều nữa là gồm có từ nhưng mà từ điển không định nghĩa theo tân oán học tập hoặc ko mang ví dụ, phân tích và lý giải theo toán học đến họ dễ nắm bắt.

Bạn đang xem: Tích phân tiếng anh là gì

Vì đông đảo lý cho nên vì thế đề xuất bài xích này bạn thích tổng vừa lòng cùng mang ví dụ đến phần đông từ vựng và thuật ngữ trong toán thù học góp chúng ta nắm bắt được ví dụ hơn.

Các từ bỏ 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 của phép nhân. Ví dụ: a(b+c) = ab + ac

Là một phương trình bậc nhất dạng f(x) = ax + b, phương trình đường tính tất cả trang bị thị vẫn là một mặt đường trực tiếp.

Intercept: cắt, giao tuyến đường.Systems of equations: cân bằng phương trình. Ví dụ: 2x + 14 = 8 2x = -6 x = -3Rate of change: tỉ trọng biến hóa ∆y∆x, cho biết thêm y biến đổi nhanh khô tuyệt chậm trễ Khi x biến hóa. Slopecũng là rate of change.Analyze function: khảo sát điều tra hàm số.Multivariate function: hàm nhiều phát triển thành số. Ví dụ: f(x, y) = ax + byMultivariate Diiferentiation: Đạo hàm của hàm những phát triển thành số.loss function: hàm mất mátconjugate transpose: chuyển vị liên hợpsingular = degenerate: không khả nghịchinverse matrix: ma trận nghịch đảodiagonal matrix: ma trận 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 rẽ trong tư tưởng ma trận.Eigenvector: veckhổng lồ riêng

Từ vựng vào so sánh dữ liệu

nominal data: tài liệu được phân chia theo thang đo định danh, nhiều loại dữ liệu này phần lớn phân loại hệt như category chứ không cần sáng tỏ tài liệu làm sao lớn hơn xuất xắc xuất sắc rộng.

VD: id, name, gender

ordinal data: tài liệu được phân tách theo thang đo lắp thêm bậc.

VD: level

qualitative sầu data: dữ liệu mang tính định tính, nominal data cùng ordinal data ở trong nhóm này.

Xem thêm: Tên Các Loại " Phở Tiếng Anh Là Gì ? Phở Tái Trong Tiếng Anh Là Gì

quantiative data: tài liệu mang tính chất định lượng, là hầu hết một số loại tài liệu còn lại. Được phân chia theo từng đội mang tính chất rời rộc rạc (discrete) tốt liên tiếp (continous).

VD:courceslà số khóa huấn luyện và đào tạo sẽ học trước kia, diễn đạt bằng hầu hết số lượng toàn diện yêu cầu là tài liệu mang tính chất rời rạc (discrete), age, time (thời gian trả thành), grade (khối lớp)là phần đa trường có mức giá trị nằm trong tầm liên tục chứ đọng ko nên là các con số toàn vẹn cần là tài liệu mang tính liên tục (continous).

data visualization: trực quan liêu hóa tài liệu, là hiển thị trực quan tài liệu bởi mọi biểu đồ vật để họ trông thấy được.


*

histogram chart: biểu thứ tần xuất, thường dùng làm trực quan tiền hóa tài liệu định lượng (quantiative) mang ý nghĩa thường xuyên (continous).


*

*

*

*

measure of central tendency: đo phía tâm.measure of variance: đo phương sai.mean value: quý giá vừa đủ giỏi quý giá mong rằng, ký hiệuμhayx¯.standard diviation: độ lệch chuẩn là mức độ phân tán của dữ liệu, đó là khoảng cách của dữ liệu cho tới cực hiếm trung bình (mean).

Độ lêch chuẩn có mức giá trị = cnạp năng lượng bậc 2 của pmùi hương không đúng.

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

Khi tính độ lệch chuẩn cho một mẫu dữ liệu thay mặt thì sử dụng công thức:s = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

variance: phương thơm không nên là vừa phải (hay kỳ vọng) của bình phươngkhoảng cáchcủa từng điểm dữ liệu cho tới giá trị trung bình (mean), hayquý hiếm mức độ vừa phải (kỳ vọng) của bình phương độ lệch.

Phương sai có mức giá trị bằng bình phương thơm của độ lệch chuẩn chỉnh.

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

lúc tính phương sai cho 1 chủng loại dữ liệu đại diện thay mặt thì dùng công thức:s2 = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

Để hiểu bài bản cùng nguyên nhân vì sao pmùi hương không đúng và độ lệch chuẩn chỉnh được xem nlỗi trên thì bạn tìm hiểu thêm ở chỗ này.