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经济应用数学基础 微积分（第4版）赵树嫄_经济应用数学基础微积分_

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简介：
《经济应用数学基础 微积分（第4版）》由著名经济学家赵树嫄编著，本书深入浅出地介绍了微积分的基本概念和理论，并结合经济学中的实际问题进行讲解。是一本适用于高等院校经济管理类专业学生的优秀教材。 《经济应用数学基础 微积分》第4版由赵树嫄编写，是高校专业用书。

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  • 经济应用数学基础 微积分（第4版）赵树嫄_经济应用数学基础微积分_
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    《经济应用数学基础 微积分（第4版）》由著名经济学家赵树嫄编著，本书深入浅出地介绍了微积分的基本概念和理论，并结合经济学中的实际问题进行讲解。是一本适用于高等院校经济管理类专业学生的优秀教材。 《经济应用数学基础 微积分》第4版由赵树嫄编写，是高校专业用书。
     
  • 《经济应用数学基础之微积分》全套教学课件与电子讲义（最新最全）.ppt
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    本资源包含《经济应用数学基础之微积分》全套教学课件和电子讲义，内容全面详实，涵盖微积分在经济学中的各种应用案例及理论知识。 《经济应用数学基础——微积分》完整版教学课件-整套教程电子讲义(最全最新).ppt包含了该课程的全部内容，适合需要系统学习或复习的学生使用。文档详细介绍了微积分在经济学中的应用，并提供了丰富的例题和习题供学生练习。
     
  • 经济数学中的微积分PPT课件.pptx
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    本PPT课件旨在讲解经济数学中不可或缺的微积分概念和应用。内容涵盖函数、极限、导数及积分等基础理论，并结合经济学实例进行深入浅出地解析，帮助学习者掌握微积分在经济分析中的实际运用技巧。 经济数学微积分PPT课件展示了与经济学相关的微积分概念和应用。这份材料旨在帮助学生理解如何将微积分原理应用于解决复杂的经济问题，并提供了一系列示例来加深学习者的理解和掌握程度。
     
  • 微积分在经济学中的作用浅析 (1998年)
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    本文探讨了微积分在经济学领域的应用及其重要性，分析了如何利用微积分工具解决经济问题和优化资源配置，发表于1998年。 本段落结合典型的经济模型和问题，介绍了微积分在经济学中的具体应用。
     
  • 经济应用数学基础（Ⅰ）微积分（第2版）习题解答_龚德恩，范培华主编_北京：高等教育出版社
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    《经济应用数学基础（Ⅰ）微积分（第2版）习题解答》是由龚德恩、范培华编著的教学辅助书籍，旨在帮助学生理解和掌握微积分的基本理论与解题技巧。本书针对教材中的练习题提供详尽的解析过程和答案，适用于经济学及管理学专业的学生巩固所学知识，提高数学应用能力。 高数题答案齐全，无缺页漏页现象，且无水印干扰，独家资源，是学习高等数学的必备资料。
     
  • 《同济大学》第五版微积分教材
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    《同济大学第五版微积分教材》是高等教育的经典之作，全面系统地介绍了微积分的基本理论与应用技巧，适合高等院校数学及相关专业教学使用。 同济大学第五版的微积分教材由高等教育出版社出版。
     
  • 《微观经济学》第8版
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    《微观经济学》第8版是一本深入浅出地介绍现代微观经济理论的经典教材，通过丰富的实例和实用案例帮助学生理解个体决策者如何在资源有限的情况下做出最优选择。 这是一本关于微观经济学的书。
     
  • 经济学分析中MATLAB的应用
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    《经济学分析中MATLAB的应用》一书深入探讨了如何利用MATLAB软件进行经济模型构建、数据分析及模拟预测，为经济学研究者提供了一套强大的工具和技术支持。 本段落利用MATLAB软件的矩阵运算优势，通过编写程序对经济学中的价格平衡模型和宏观经济模型进行研究，并对其研究成果进行了介绍。
     
  • 电磁学基础应用（第4版）
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    《电磁学基础应用（第4版）》是一本系统阐述电磁学基本原理及其在现代科技中广泛应用的经典教材，适合物理及相关专业的学生使用。 《应用电磁学基础》（第4版）由Fawwaz T.Ulaby著，尹华杰译。
     
  • 微积分与概率论在机器学习数学基础中的作用
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    本文章探讨了微积分和概率论作为机器学习数学基石的重要性，分析它们如何支撑算法设计、模型优化及预测评估。 机器学习数学基础包括微积分与概率论两大部分。 1. 导数与梯度下降 1.1 方向导数：方向导数的概念是理解多元函数变化率的关键，它描述了函数在特定方向上的瞬时变化速率。 1.2 在机器学习中的应用： - 初始化一个权重值w； - 通过数据集调整这个权重值； - 最终输出优化后的权值w以解决识别任务（但可能存在局部最优解的问题）。 2. 基本概率论 人工智能在处理问题时，常常需要对结果进行概率分析。这包括了以下几个方面： 2.1 条件概率：描述事件A发生的情况下，另一事件B发生的可能性。 2.2 全概率公式：用于计算复杂情况下某个特定结果的概率。 2.3 贝叶斯公式：提供了一种从已知条件下的先验知识推导出后验结论的方法，在机器学习中广泛应用于分类问题和模型选择等场景。 2.4 随机变量：定义了可以取不同数值的量，这些值代表随机试验的结果。 2.5 期望：是概率论中的一个重要概念，表示所有可能结果与其对应概率乘积之总和，在机器学习中用于预测未来数据的趋势或平均行为。 2.6 方差：衡量一组数字与它们平均水平之间的偏差程度。在模型评估过程中非常重要。 3. 分布 不同类型的分布能够帮助我们更好地理解随机事件的特性： 3.1 伯努利分布：描述单次试验只有两种可能结果（成功/失败）的概率。 3.2 二项分布：当重复进行n次独立且具有相同成功的概率p实验时，恰好取得k次成功的可能性大小。 3.3 高斯分布（正态分布）: 描述了大量随机变量的值聚集在平均数附近的情况，在实际应用中非常常见。 3.4 泊松分布：适用于描述单位时间内发生某事件次数的概率。