对x的x次方求导
估计量与估计值(estimator & estimated value)估计量：用于估计总体参数的随机变量• 如样本均值，样本比例, 样本方差等• 例如: 样本均值就是总体均值 的一个估计量参数用 表示，估计量用 表示 估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值• 如果样本均值 x =80，则80就是 的估计值
问：这里不应该是2dx么 为什么多个X答：不是对dx方求导，dx方表示对y求x方的导数，
问：分母△X 为啥只消掉分子的△X 还只留了一个△X呢消除公因子，上下都有的一个公因子△X
问：公式展开为什么是这样的答：完全平方公式两数和的平方，等于它们的平方和加上它们的积的2倍。(a+b)²=a²+2ab+b²两数差的平方，等于它们的平方和减去它们的积的2倍。(a-b)²=a²-2ab+b²
初等函数 复合函数 多元函数极值 记录下。
基本初等函数的导数公式：
统计与数学 思维导图
如何做描述统计分析（撰写一 份数据描述统计分析报告）？五个角度：一.总体规模的描述——总量指标 二.对比关系的描述——相对指标 三.集中趋势的描述——平均指标四.离散程度的描述——变异指标五.分布形态的描述——偏态与峰态一.总体规模的描述——总量指标总量指标：反映在一定时间.空间条件下某种现象 的总体规模、总水平或总成果的统计指标二.对比关系的描述——相对指标相对指标：又称“相对数”，是两个有相互
1.向量的加法：2维空间内，就是求给定2个向量所围成的平行四边形的对角线。2.向量的数乘：将给定向量按比例缩放（拉伸），负数表示反向拉伸。
为什么第一步 该公式的导数是这样啊这里套入公式，把分母作为一个整体，即得出这个结果举个简单的例子：x分之一可以写为x的负一次方，x的负一次方导数为负一乘x的负二次方把x替换为上题的分母即可
一直对概率密度函数感到费解，今天在重新看了老师的录播视频，又在网上查了下，终于明白了。概率密度函数是概率函数的导数，有点像物理中物体质量密度的概念。一个物体在某点处的密度，就是质量函数的导数，而密度取值则是该点处导数的极限的值。质量就是对某段区间求的积分，密度越大，对积分的大小（质量大小）的影响越大。质量一定是对空间的体积而言的，一个点是没有质量的。同理，概率是密度函数在某段区间的积分，概率一定是
境界决定世界的大小，利益是执行的源动力；面对行情趋势，重要的不是你有多少好点子，而是你的好点子执行了多少，不谋全局者不足谋一域。长期的利润不是运气，而是策略之后的执行力；获利不止是假设，最重要是去做，盈亏不是名词，而是动词，行情不是放弃，而是明白主次，懂取舍，舍次而求主。每一次的单边，你曾犹豫、徘徊，你害怕亏损，往往会越亏损。不是爱拼才会赢，而是知赢你才会拼。不要抱怨、当你开始学会成长的时候，利润
来自老师，怒码一、统计学部分1.统计学的解决问题的思路（数据分析的四个环节、数据分析师的四大任务：收集/抓取/获取、处理/清洗、分析、解释数据） 2.统计学几个基本概念：数据类型总体和样本参数和统计量变量 3.“描述统计”分析方法：分析角度（总体规模、对比关系、集中趋势、离散程度、偏态、峰态）重要指标的计算（算数平均数、总体方差、总体标准差、样本方差、样本标准差、离散系数） 4.数据分析中常见的分
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闵氏距离闵氏空间指狭义相对论中由一个时间维和三个空间维组成的时空，为俄裔德国数学家闵可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。他的平坦空间（即假设没有重力，曲率为零的空间）的概念以及表示为特殊距离量的几何学是与狭义相对论的要求相一致的。闵可夫斯基空间不同于牛顿力学的平坦空间。阿尔伯特·爱因斯坦在瑞士苏黎世联邦科技大学(Eidgen?ssische Technische H
步骤一：明确需求明确因变量Y步骤二：数据清洗缺失值处理异常值处理：三倍标准差以外的数值分类变量步骤三：相关性分析探索所有自变量与因变量的相关性，得出相关系数，并画出散点图步骤四：分割测试集训练集20%的数据作为测试集80%的数据作为训练集步骤五：回归F检验T检验R^2：一元线性回归，看R^2：多元线性回归，看调整R^2步骤六：模型调优残差服从正态分布含义：残差服从
y=|x|的图像如下图所示，在x=0的左邻域导数为-1，在x=0的左邻域导数为1，左导数不等于右导数，所以在x=0处不可导
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shauna570392
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