对数求导法公式对数求导 _生活百科

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图源：unsplash
就业市场上，机器学习工程师总是受到质疑，人们不相信他们数学功底深厚。事实上，所有机器学习算法的本质都是数学问题，无论是支持向量机、主成分分析还是神经 *** 最终都归结为对偶优化、谱分解筛选和连续非线性函数组合等数学问题。只有彻底理解数学，才能正真掌握这些机器学习算法。
Python中的各种数据库能帮助人们利用高级算法来完成一些简单步骤。例如包含了K近邻算法、K均值、决策树等算法的机器学习算法库Scikit-learn，或者Keras，都可以帮助人们构建神经 *** 架构，而不必了解卷积神经 *** CNNs或是循环神经 *** RNNs背后的细节。
然而，想要成为一名优秀的机器学习工程师需要的远不止这些。在面试时，面试官通常会问及如何从零开始实现K近邻算法、决策树，又或者如何导出线性回归、softmax反向传播方程的矩阵闭式解等问题。
本文将回顾一些微积分的基本概念助你准备面试，如一元和多元函数的导数、梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵。同时，本文还能为你深入研究机器学习、尤其是神经 *** 背后的数学运算打下良好的基础。这些概念将通过5个导数公式来展示，绝对是面试必备干货。

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导数1：复合指数函数

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指数函数非常基础常见，而且非常有用。它是一个标准正函数。在实数?中e? > 0，同时指数函数还有一个重要的性质，即e? = 1 。
另外，指数函数与对数函数互为反函数。指数函数也是最容易求导的函数之一，因为指数函数的导数就是其本身，即(e?)’ = e? 。当指数与另一个函数组合形成一个复合函数时，复合函数的导数就变得更为复杂了。在这种情况下，应遵循链式法则来求导，f(g(x))的导数等于f’(g(x))?g’(x)，即：

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运用链式法则可以计算出f(x)= e?2的导数。先求g(x)=x2的导数：g(x)’=2x 。而指数函数的导数为其本身：(e?)’=e? 。将这两个导数相乘，就可以得到复合函数f(x)= e?2的导数：

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这是个非常简单的例子，乍一看可能无关紧要，但它经常在面试开始前被面试官用来试探面试者的能力。如果你已经很久没有温习过导数了，那么很难确保自己能够迅速应对这些简单问题。虽然它不一定会让你得到这份工作，但如果你连这么一个基本问题都回答不上，那你肯定会失去这份工作。

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导数2：底数为变量的复变指数

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复变指数函数是一个经典面试问题，尤其是在计量金融领域，它比科技公司 *** 机器学习职位更为看重数学技能。复变指数函数迫使面试者走出舒适区。但实际上，这个问题最难的部分是如何找准正确的方向。
当函数逼近一个指数函数时，首先最重要的是要意识到指数函数与对数函数互为反函数，其次，每个指数函数都可以转化为自然指数函数的形式：

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在对复变指数函数f(x) = x?求导前，要先用一个简单的指数函数f(x) = 2?来证明复变函数的一种性质。先用上述方程将2? 转化为exp(xln(2))，再用链式法则求导。

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现在回到原来的函数f(x)=x?，只要把它转化为f(x)=exp(x ln x)，求导就变得相对简单，可能唯一困难的部分是链式法则求导这一步。

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注意这里是用乘积法则(uv)’=u’v+uv’来求指数xln(x)的导数。
通常情况下，面试官提问这个函数时不会告诉你函数定义域。如果面试官没有给定函数定义域，他可能是想测试一下你的数学敏锐度。这便是这个问题具有欺骗性的地方。没有限定定义域，x?既可以为正也可以为负。当x为负时，如(-0.9)^(-0.9)，结果为复数-1.05–0.34i 。