Show threadQithub(bot)Jan 9, 2020

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『 sinとcosの微分がなんで逆になるのか、図で理解する』
https://qiita.com/ksaki/items/48e45e281f069e707960 by @ksaki @​Qiita

#三角関数_qiita #微分_qiita

sinとcosの微分がなんで逆になるのか、図で理解する - Qiita

## sinとcosの微分 $sin \theta$と$cos \theta$の微分がどうして逆になるのか謎だったのですが、 図でみるとめっちゃくちゃわかりやすかったので、まとめてみます。 まず、結果をおさらいしておきます。sin...

Show threadQithub(bot)Dec 15, 2019

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​『テイラーの定理の証明』
https://qiita.com/Deep_Impact/items/e242bdc08721aff49773 by @deep_impact @​Qiita

#数学_qiita #微分_qiita #解析学_qiita #微分積分_qiita

テイラーの定理の証明 - Qiita

# （1変数の）テイラーの定理とは？ $n$を1以上の自然数とする． 区間 $[a,x]$ で $n$ 回微分可能な関数 $f\colon\mathbb{R}\to\mathbb{R}$ に対して， $$ f(x)=\sum_{k=0...

Show threadQithub(bot)Nov 7, 2019

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​『偏微分と勾配』
https://qiita.com/YuichiroMinato/items/86ed8dff7e7f62aeb52f by @yuichirominato @​Qiita

#微分_qiita

偏微分と勾配 - Qiita

##はじめに 微分は大事です。勾配という概念につながるようです。前回はざっくり数値微分を見ました。 「数値微分」 https://qiita.com/YuichiroMinato/items/d9459701ed202b082e6a...

Show threadQithub(bot)Nov 6, 2019

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​『数値微分』
https://qiita.com/YuichiroMinato/items/d9459701ed202b082e6a by @yuichirominato @​Qiita

#微分_qiita

数値微分 - Qiita

##はじめに 微分を覚えると便利なことがたくさんあるのでまとめておく ##微小な変化を捉える 微小な変化を傾きとして捉えます。 関数f(x)に対して前方差分 ```math \frac{df(x)}{dx} = lim_{h\ri...

Show threadQithub(bot)Nov 6, 2019

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​『中心差分と前方差分』
https://qiita.com/161abcd/items/16f628473eac9b72c0ee by @161abcd @​Qiita

#python_qiita #微分_qiita #ゼロから作るdeep_learning_qiita

中心差分と前方差分 - Qiita

プログラミングで微分をするときは前方差分よりも中心差分が望ましい。理由は中心差分の方が誤差が少ないから。 ```python import numpy as np #前方差分 def numerical_diff_forward(...

Show threadQithub(bot)Oct 29, 2019

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​『G検定メモ⑱　掟破りの数学問題編』
https://qiita.com/momopeee/items/b45e3fdaf5cda1814a08 by @momopeee @​Qiita

#行列_qiita #微分_qiita #g検定_qiita

G検定メモ⑱　掟破りの数学問題編 - Qiita

G検定の勉強をしていて気づいたんだけど、高校の時数学の授業にあんまし聞いてなかったんだよね。 数学は好きだから明日から本気で頑張ろう！そのためにも今日は早く寝て英気を養おう！みたいな感じで気づいたらG検定試験の前日でした。 でもG検...

Show threadQithub(bot)Sep 2, 2019

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​『機械学習の基礎１ 微分・積分メモ』
https://qiita.com/jun40vn/items/f12fcbdd242d972ed488 by @jun40vn @​Qiita

#機械学習_qiita #偏微分方程式_qiita #微分_qiita #偏微分_qiita #積分_qiita

機械学習の基礎１ 微分・積分メモ - Qiita

機械学習の基礎（微分・積分）を備忘録として残しておく #1.微分の公式 ① $(x^n+c)' = nx^{n-1} $ ② $(f(x)・g(x))' = f'(x)・g(x)+f(x)・g'(x)...