HÀM SỐ TIẾNG ANH LÀ GÌ

  -  
Mngơi nghỉ đầu

lúc chúng ta ban đầu học tập và làm machine learning, data analyses, AI nói thông thường, các bạn chắc hẳn rằng yêu cầu hiểu những tài liệu tiếng anh cùng giữa những tài liệu đó chắc chắn là vẫn chứa không hề ít tự vựng về toán thù học với thuật ngữ chuyên ngành.

Bạn đang xem: Hàm số tiếng anh là gì

Bình hay khi gặp mặt hầu như tự đó, ta có thể tra trường đoản cú điển để đưa ra ý nghĩa của bọn chúng, tuy nhiên với tự điển, vẫn có tương đối nhiều chân thành và ý nghĩa liên quan đến từ kia với đa số chân thành và ý nghĩa đó có tác dụng họ đề xuất mò vào. Còn một điều nữa là bao hàm từ mà lại tự điển không có mang theo toán thù học hoặc ko rước ví dụ, lý giải theo toán thù học cho họ dễ hiểu.

Vì số đông lý do đó buộc phải bài bác này bạn muốn tổng hợp cùng lấy ví dụ cho số đông từ vựng cùng thuật ngữ vào tân oán học góp họ thâu tóm được ví dụ rộng.

Các từ bỏ vựng cùng thuật ngữ vào toán học

Từ vựng vào đại số và giải tích

Equation: phương thơm trình, đẳng thức.Distributive sầu Property: tính phân phối hận của phxay nhân. Ví dụ: a(b+c) = ab + ac

Là một phương trình bậc nhất dạng f(x) = ax + b, pmùi hương trình con đường tính gồm đồ vật thị luôn là một con đường trực tiếp.

Intercept: cắt, giao con đường.Systems of equations: cân bằng pmùi hương trình. Ví dụ: 2x + 14 = 8 2x = -6 x = -3Rate of change: tỉ trọng biến hóa ∆y∆x, cho thấy y chuyển đổi nhanh tuyệt lừ đừ Lúc x thay đổi. Slopecũng chính là rate of change.Analyze function: khảo sát hàm số.Multivariate function: hàm các biến đổi số. Ví dụ: f(x, y) = ax + byMultivariate Diiferentiation: Đạo hàm của hàm những biến chuyển số.loss function: hàm mất mátconjugate transpose: chuyển vị liên hợpsingular = degenerate: không khả nghịchinverse matrix: ma trận nghịch đảodiagonal matrix: ma trận mặt 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 vào quan niệm ma trận.Eigenvector: vecto riêng

Từ vựng vào đối chiếu dữ liệu

nominal data: tài liệu được phân tách theo thang đo định danh, một số loại dữ liệu này đa số phân một số loại giống như category chứ không tách biệt tài liệu như thế nào lớn hơn tuyệt giỏi rộng.

VD: id, name, gender

ordinal data: dữ liệu được phân chia theo thang đo vật dụng bậc.

VD: level

qualitative data: dữ liệu mang ý nghĩa định tính, nominal dataordinal data trực thuộc đội này.quantiative sầu data: dữ liệu mang ý nghĩa định lượng, là mọi loại dữ liệu còn lại. Được phân chia theo từng nhóm mang ý nghĩa rời rốc (discrete) giỏi tiếp tục (continous).

VD:courceslà số khóa đào tạo vẫn học trước đó, biểu hiện bởi đều con số toàn vẹn cần là dữ liệu mang tính chất rời rộc rạc (discrete), age, time (thời hạn trả thành), grade (kăn năn lớp)là phần nhiều trường có mức giá trị ở trong vòng thường xuyên chứ ko buộc phải là hầu như số lượng toàn diện đề xuất là tài liệu mang ý nghĩa tiếp tục (continous).

data visualization: trực quan tiền hóa tài liệu, là hiển thị trực quan tiền dữ liệu bằng số đông biểu trang bị để họ trông thấy được.

- bar chart: biểu vật dụng tkhô nóng, thường dùng để làm trực quan liêu hóa loại dữ liệu định tính.

Xem thêm: † Cover Ảnh Bìa Facebook 7 Màu Online, † Cover Ảnh Bìa 7 Màu †

*

histogram chart: biểu đồ dùng tần xuất, thường xuyên dùng để trực quan hóa dữ liệu định lượng (quantiative) mang tính liên tục (continous).

*

pie chart: biểu đồ dùng tròn.

*

scatter plot: biểu đồ tán xạ.

*

line chart: biểu trang bị con đường.

*

whisker chart (box & whisker plot): biểu vật dụng hộp

*

measure of central tendency: đo phía trung khu.measure of variance: đo phương sai.mean value: quý hiếm vừa đủ tốt cực hiếm mong muốn, ký kết hiệuμhayx¯.standard diviation: độ lệch chuẩn chỉnh là cường độ phân tán của dữ liệu, đó là khoảng cách của tài liệu cho tới quý giá mức độ vừa phải (mean).

Độ lêch chuẩn chỉnh có mức giá trị = cnạp năng lượng bậc 2 của phương thơm không đúng.

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

Lúc tính độ lệch chuẩn chỉnh cho 1 chủng loại dữ liệu thay mặt thì dùng công thức:s = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

variance: pmùi hương sai là vừa phải (tuyệt kỳ vọng) của bình phươngkhoảng tầm cáchcủa mỗi điểm tài liệu cho tới quý hiếm trung bình (mean), haygiá trị vừa phải (kỳ vọng) của bình phương thơm độ lệch.

Pmùi hương không đúng có mức giá trị bằng bình phương thơm của độ lệch chuẩn chỉnh.

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

Lúc tính phương không đúng cho một chủng loại tài liệu đại diện thay mặt thì sử dụng công thức:s2 = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

Để hiểu chuyên nghiệp hóa và nguyên do vày sao phương thơm không đúng và độ lệch chuẩn chỉnh được tính như bên trên thì các bạn tìm hiểu thêm tại chỗ này.

correlation: hệ số đối sánh.statistic: những thống kê.Probability: tỷ lệ.intersection: phxay giao.

Xem thêm: Xóa File Rác Win 10 Đơn Giản Và Nhanh Chóng, Hướng Dẫn Dọn Dẹp Rác Ở Ổ Dĩa C Trên Windows 10!

union: phnghiền thích hợp.confidence intervals: Khoảng tin cậyhypothesis test: kiểm nghiệm giả thuyếtstatistical hypothesis: mang thuyết hệ kênull hypothesis: đưa thuyết ko (giả tmáu đơn)alternative sầu hypothesis: giả thuyết trở lại (đối thuyết)critical value: giá trị số lượng giới hạn (vào kiểm định giả thuyết)one-tailed test: kiểm nghiệm một đầutwo-tailed test: kiểm định nhì đầu