梯度方向是偏导数最大的方向,方向导数和梯度

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　　函数在某一点的导数描述了该函数在该点附近的变化率：

　　例如，在一元函数中，点的p导数描述了该点切线的斜率：

　　数值分析求导：通过数学求导计算导数，例如：

　　Y=x2，那么y=2x

　　数值：微差求导。即根据导数定义公式，代入一个极小的x，求变化率。

　　Python示例：分别通过数值微分和解析求导计算f=x2在x=2处的导数：

　　#定义函数fdef f(x): return x*x#定义数值微分计算方法def numerical _ diff (f，x): h=1e-4 # 0.0001，x，注意不要太小，会造成舍入误差，变成0 return (f (x h)-f (x h))/(2 * h) #计算变化率x=2print(数值微分结果：{} 。format(numeric _ diff(f，x))) print(解析导数结果：{} .

　　在X不变的情况下(图中黑线)，Z值只随Y值变化，变化率是函数对Y的偏导数(图中斜率)

　　计算偏导数时，将其他自变量视为常数。

　　举例：求y=x2 3xy2对x在点(1，2)的偏导数

　　解法：将y视为常数，根据导数公式：

　　y=2x 3y，

　　所以x在点(1，2)的偏导数为：21 32=8。

　　梯度对于有多个变量的函数，分别计算每个变量的偏导数。这些偏导数合并形成的向量叫做梯度。

　　对于上面的例子，在某一点，分别计算x和y的偏导数。这两个偏导数组成的向量就是梯度。梯度表示函数值变化速度最快的方向：

　　梯度计算的Python示例：

　　顺序：y=x02 x12

　　导入numpy为np#定义函数，主x为二维数组def f(x): return x[0]**2 x[1]**2#通过数值微分计算梯度，注意x为数组def numerical _ gradient (f，x): h=1e-4 # 0.0001，x注意不要太小，会造成舍入误差，变成0 grad=NP。zeros _ like(x)for index in range(x . size):#计算偏导数temp _ val=x[index]x[index]=temp _ val h FX h1=f(x)x[index]=temp _ val-h FX H2=f(x)#将偏导数保存为梯度向量grad[index]=(FX h1-FX H2)/(2 * h)x[index]=temp _ val return grad #计算梯度打印(numerical _ gradient (f，np.array ([3 4.0])

　　[6.8.]

　　[0.4.]

　　#对渐变的直观理解

　　在上面的例子中，y=x02 x12，由python绘制如下：

　　我们计算区间[-2，2]中每一点的x0和x1的“负梯度”，并用python绘制：

　　大家可以看到，每个点的梯度都指向(0，0)点，这是使函数值最小(函数值为0)的点，离这个点越远，梯度越大，也就意味着函数值下降越快。这个特性在机器学习中起着非常重要的作用！

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