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连续是函数的一种属性。直观上来说,连续的函数就是当输入值的变化足够小的时候,输出的变化也会随之足够小的函数。如果输入值的某种微小的变化会产生输出值的一个突然的跳跃甚至无法定义,则这个函数被称为是不连续的(或者说具有不连续性)
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算术基本定理,又称为正整数的唯一分解定理,即:每个大于1的自然数,要么本身就是质数,要么可以写为2个或以上的质数的积,而且这些质因子按大小排列之后,写法仅有一种方式。 分解的唯一性,即若不考虑排列的顺序,正整数分解为素数乘积的方式是唯一的。 算术基本定理是初等数论中一个基本的定理,也是许多其他定理的逻辑支撑点和出发点
为一个向量函数,我们可以用向量的表示法把以上的公式写成f的梯度与 r → {\displaystyle {\vec {r}}} 的偏导数的数量积: 更一般地,对于从向量到向量的函数,求导法则为: 本页面最后修订于2022年8月5日 (星期五) 13:49。 本站的全部文字在创用CC 姓名标示-相同方式分享 3.0协议之条款下提供,附加条款亦可能应用。(请参阅使用条款) Wikipedia®和维基百科标志是维基媒体基金会的注册商标;维基™是维基媒体基金会的商标
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我们知道,平面区域的面积可以用二重积分来求 \(\displaystyle A=\iint_D1\cdot dA\)。格林公式告诉我们闭曲线上的积分可以用二重积分来计算,反之亦然。所以我们也可以用区域边界上的曲线积分来计算区域的面积
算术基本定理,又称为正整数的唯一分解定理,即:每个大于1的自然数,要么本身就是质数,要么可以写为2个或以上的质数的积,而且这些质因子按大小排列之后,写法仅有一种方式。 分解的唯一性,即若不考虑排列的顺序,正整数分解为素数乘积的方式是唯一的。 算术基本定理是初等数论中一个基本的定理,也是许多其他定理的逻辑支撑点和出发点
算术基本定理,又称为正整数的唯一分解定理,即:每个大于1的自然数,要么本身就是质数,要么可以写为2个或以上的质数的积,而且这些质因子按大小排列之后,写法仅有一种方式。 分解的唯一性,即若不考虑排列的顺序,正整数分解为素数乘积的方式是唯一的。 算术基本定理是初等数论中一个基本的定理,也是许多其他定理的逻辑支撑点和出发点
朴素贝叶斯(native Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对于给定的训练集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对于给定的输入$$x $$,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出$$y$$。 朴素贝叶斯法通过对给定的输入$$x$$,通过学习到的模型计算后验概率分布$$P(Y=c_k|X=x)$$,然后将后验概率最大的类作为$$x $$的输出
来自中国,于2013年8月20日开始参与维基导游,目前正在致力编辑与陕西和中国相关的条目。你可以访问我在维基百科上的用户页。希望能有更多的人参与编辑 W i k i v o y a g e {\displaystyle Wikivoyage} 中文版