對於式子
求 與 。
先決定哪些符號要凍結。 偏導數是對其中一個變數微分,同時把其他每一個符號都當成常數。這裡式子含有三個符號 、 與 ,所以「誰是變數」會隨小題而變——而 在本題的兩個小題裡都是常數。
對 微分。 把 與 當成常數, 這一項是 的常數倍,而 是純粹的常數:
答案是 ,不是 ,也不是 :把 對 微分,留下來的是 的係數,也就是 。
對 微分。 現在 與 被凍結,所以整個乘積 是常數:
與對 的導數做個對照。 為求完整:——同一個式子,會因為誰被當成變數而給出三個不同的答案。把三者放在一起比較,是最快弄懂「其他的固定不動」到底在做什麼的方法。
解讀這個結果。 在用來配適資料的直線模型 裡,這兩個偏導數正是最小平方法所用的梯度分量:把斜率 改變一個小量,預測值就移動 倍的那個量;而把截距 改變一個量,每一個預測值都跟著移動同樣的量, 對 。這也是為什麼離原點較遠的資料點會主導斜率的估計。
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