Mngơi nghỉ đầu

Lúc chúng ta ban đầu học tập với làm cho machine learning, data analyses, AI nói tầm thường, chúng ta chắc chắn rằng phải phát âm nhiều tài liệu tiếng anh và giữa những tài liệu kia chắc chắn rằng vẫn chứa rất nhiều tự vựng về toán thù học và thuật ngữ chuyên ngành.

Bạn đang xem: Tích phân tiếng anh là gì

Bình hay Khi chạm chán đa số từ kia, ta rất có thể tra trường đoản cú điển nhằm đưa ra ý nghĩa của chúng, nhưng với tự điển, vẫn có nhiều ý nghĩa sâu sắc tương quan đến từ đó cùng các chân thành và ý nghĩa đó có tác dụng họ yêu cầu dò vào. Còn một điều nữa là có những từ bỏ mà từ điển không tư tưởng theo toán thù học hoặc không đem ví dụ, lý giải theo toán học tập đến bọn họ dễ dàng nắm bắt.

Vì phần đa lý cho nên vì thế đề nghị bài xích này bạn thích tổng hợp và lấy ví dụ cho phần đông từ vựng với thuật ngữ vào toán học giúp họ nắm bắt được cụ thể hơn.

Các trường đoản cú vựng cùng thuật ngữ vào tân oán học

Từ vựng vào đại số và giải tích

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

Là một phương trình hàng đầu dạng f(x) = ax + b, phương thơm trình đường tính gồm thiết bị thị vẫn là một đường thẳng.

Intercept: cắt, giao đường.Systems of equations: cân bằng phương trình. Ví dụ: 2x + 14 = 8 2x = -6 x = -3Rate of change: tỉ lệ biến hóa ∆y∆x, cho biết thêm y chuyển đổi nkhô nóng xuất xắc lờ lững Lúc x biến đổi. Slopecũng là rate of change.Analyze function: điều tra khảo sát hàm số.Multivariate function: hàm những biến hóa số. Ví dụ: f(x, y) = ax + byMultivariate Diiferentiation: Đạo hàm của hàm những đổi mới số.loss function: hàm mất mátconjugate transpose: đưa vị liên hợpsingular = degenerate: ko 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: veclớn riêng

Từ vựng trong phân tích dữ liệu

nominal data: tài liệu được phân tách theo thang đo định danh, loại tài liệu này nhiều phần phân một số loại giống hệt như category chứ không biệt lập tài liệu nào to hơn hay tốt rộng.

VD: id, name, gender

ordinal data: tài liệu được phân chia theo thang đo sản phẩm công nghệ bậc.

VD: level

qualitative sầu data: tài liệu mang tính chất định tính, nominal data cùng ordinal data trực thuộc đội này.quantiative data: dữ liệu mang tính định lượng, là hồ hết loại dữ liệu sót lại. Được phân chia theo từng đội mang tính chất tránh rạc (discrete) hay liên tiếp (continous).

VD:courceslà số khóa huấn luyện và đào tạo đã học tập trước đó, mô tả bởi đầy đủ con số toàn vẹn yêu cầu là tài liệu mang tính chất tách rốc (discrete), age, time (thời hạn trả thành), grade (khối lớp)là mọi ngôi trường có mức giá trị nằm trong vòng thường xuyên chứ đọng ko đề nghị là đông đảo số lượng toàn vẹn yêu cầu là dữ liệu mang ý nghĩa liên tiếp (continous).

data visualization: trực quan liêu hóa dữ liệu, là hiển thị trực quan lại tài liệu bởi hồ hết biểu đồ nhằm họ bắt gặp được.

- bar chart: biểu đồ dùng thanh khô, thường xuyên dùng làm trực quan liêu hóa một số loại dữ liệu định tính.

Xem thêm: Bộ Ảnh Đen Trắng Về Các Nhân Vật Trong One Piece, Thể Loại:Nhân Vật

*

histogram chart: biểu trang bị tần xuất, hay dùng làm trực quan tiền hóa tài liệu định lượng (quantiative) mang tính liên tục (continous).

*

pie chart: biểu thứ tròn.

*

scatter plot: biểu thiết bị tán xạ.

*

line chart: biểu đồ đường.

*

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

*

measure of central tendency: đo hướng trung tâm.measure of variance: đo pmùi hương sai.mean value: quý giá vừa phải tuyệt giá trị kỳ vọng, ký kết hiệuμhayx¯.standard diviation: độ lệch chuẩn là mức độ phân tán của tài liệu, chính là khoảng cách của dữ liệu cho tới cực hiếm vừa phải (mean).

Độ lêch chuẩn có giá trị = cnạp năng lượng bậc 2 của phương không nên.

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

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

variance: pmùi hương sai là vừa phải (giỏi kỳ vọng) của bình phươngkhoảng cáchcủa mỗi điểm tài liệu tới quý giá mức độ vừa phải (mean), haygiá trị trung bình (kỳ vọng) của bình pmùi hương độ lệch.

Phương không nên có giá trị bằng bình phương thơm của độ lệch chuẩn chỉnh.

Công thức pmùi hương sai tổng quát:σ2 = ∑i=1N(Xi - μ)2N

lúc tính pmùi hương sai cho 1 mẫu mã tài liệu thay mặt thì cần sử dụng công thức:s2 = ∑i=1n(xi - x¯)2n - 1

Để đọc bài bản cùng nguyên do bởi vì sao pmùi hương không nên với độ lệch chuẩn được tính nlỗi trên thì bạn tìm hiểu thêm ở đây.

correlation: thông số đối sánh tương quan.statistic: những thống kê.Probability: tỷ lệ.intersection: phép giao.union: phxay đúng theo.confidence intervals: Khoảng tin cậyhypothesis test: kiểm định đưa thuyếtstatistical hypothesis: trả thuyết hệ kênull hypothesis: giả ttiết không (đưa thuyết đơn)alternative hypothesis: giả tngày tiết ngược lại (đối thuyết)critical value: quý giá giới hạn (vào kiểm tra mang thuyết)one-tailed test: kiểm tra một đầutwo-tailed test: kiểm định hai đầu
Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *