不仅没看懂没理解也不会用
人都快秃了
哪位大佬教教我泰勒公式为什么用，怎么用啊？
没看懂泰勒公式怎么办
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- 2018-11-10 21:45ikeepo的博客 上周写完了《《三体》读后思考-泰勒展开/维度打击/黑暗森林》后收到一些邮件，进一步思考了关于泰勒展开的意义。也许我掌握的那些网络技术比如Linux Netfilter，NAT之类，太过底层太过小众，所以大家几乎都是没有感...
- 2024-08-04 12:19可 乐 要 加 冰的博客 关于泰勒公式的顶级理解，替你揭开“泰勒”的神秘面纱！泰勒公式凭什么等于右边那一坨？！
- 2020-12-20 11:06weixin_39980298的博客 什么是泰勒公式? 要学习泰勒公式我们先要知道泰勒是一个数学家的名字，“布鲁克，泰勒”18世纪初英国有名的大数学家，泰勒公式就是以他的名字命名。泰勒公式究竟要做的是什么？ 细胞，分子，原子，中子，似乎这个...
- 2017-08-05 08:58dog250的博客 上周写完了《《三体》读后思考-泰勒展开/维度打击/黑暗森林》后收到一些邮件，进一步思考了关于泰勒展开的意义。也许我掌握的那些网络技术比如Linux Netfilter，NAT之类，太过底层太过小众，所以大家几乎都是没有感...
- 2022-01-02 21:37JunanP的博客 泰勒公式是非常又名和重要的一个知识点了，我记得学xgboost的时候就用到了“二阶泰勒展开”，这里对泰勒公式做一个梳理和总结。 对于泰勒公式，我把它理解成，用一个“有规律、可表达”的公式来代替一个复杂的...
- 2020-12-05 11:42weixin_39684052的博客 泰勒公式怎么来的，其实根据牛顿逼近法就可以得到从1阶一直可以推导到N阶。假设f1(x)=f(x)-f(a)，由牛顿逼近法有f1(x)=f'(a)(x-a)+o(x-a)^2，所以f(x)=f(a)+f’(a)(x-a)+o(x-a)^2同理，假设f2(x)=f(x)-f(a)-f'(x)(x-...
- 2020-12-05 11:42weixin_39735509的博客 另外提下醒，看明白了这篇通俗体文字不代表您已学懂了泰勒公式和微积分，还是要会做教课书上的习题才成哦！！ 参考文献： ［1］ 同济大学应用数学系. 高等数学. 北京： 高等教育出版社，1997.242-263 ［2］ 吴文俊...
- 2020-12-20 11:06weixin_39690625的博客 简谐运动的推导过程的一直是物理中的难点，常见的有微分法和单摆运动分解法，今天我们来探究一下如何使用泰勒公式推导简谐运动位移与时间的方程x(t).在推导开始之前，为了方便理解，我们先用一个差分方程来举例。例 ...
- 2020-11-29 05:15weixin_39720003的博客 大家好，我是考研摆渡人宝刀君，今天我们来学习下考研数学里的一个重要的知识点：利用泰勒公式求极限。好多考研党在利用泰勒公式求极限时，经常搞不清楚的一个问题是：这个泰勒公式，我到底是要展开到第几阶啊？？？...
- 2023-11-30 15:59苏木先生的博客 4.Taylor公式每一项所代表的意义 泰勒公式是对一个n+1阶可导函数而言从已知点x0处的函数值去推导位置点x处函数值的方法即求出f(x)与f(x0)差值的方法？ 怎么求呢？ 上面已经给出了Taylor公式的证明过程，当然也可以...
- 2018-04-07 19:48跌跌撞撞的编程之路的博客 这是我从其它博客转载过来的，非常敬佩原作者，我觉得他写的比大多数课本写得好，我希望将来我们的数学教育能多有一些像这样优秀的人，而不是学习都是为了考试： 原地址 ： ...
- 2018-09-20 17:22陈皮话梅糖@的博客 泰勒公式浅谈原理（转） 上周写完了《《三体》读后思考-泰勒展开/维度打击/黑暗森林》后收到一些邮件，进一步思考了关于泰勒展开的意义。也许我掌握的那些网络技术比如Linux Netfilter，NAT之类，太过底层...
- 2019-10-02 02:06dianwei0041的博客 上周写完了《《三体》读后思考-泰勒展开/维度打击/黑暗森林》后收到一些邮件，进一步思考了关于泰勒展开的意义。也许我掌握的那些网络技术比如LinuxNetfilter，NAT之类，太过底层太过小众，所以大家几乎都是没有感...
- 2019-05-01 18:57weixin_30940783的博客 上周写完了《《三体》读后思考-泰勒展开/维度打击/黑暗森林》后收到一些邮件，进一步思考了关于泰勒展开的意义。也许我掌握的那些网络技术比如Linux Netfilter，NAT之类，太过底层太过小众，所以大家几乎都是没有感...
- 2018-08-25 10:27我的灯还亮着的博客 原作者: 红色石头|来自: AI有道梯度下降算法的公式非常简单，”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太...
- 2025-12-30 16:08core321的博客 XGBoost 公式推导
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