可以看到交叉导数6xy2实际上是相等的 。 先对x求导得到关于x的偏导数2xy3 ， 再对y求导得到关于y的偏导数6xy2 。 对于x或y的每个一元子函数 ， 对角元素都为f? 。此类函数的拓展部分将讨论从??映射到??的多元函数的二阶导数的情况 ， 可以将其视为一个二阶雅可比矩阵 。 这是一个从??到??*?*?的映射 ， 即一个三维张量 。 与黑塞矩阵相似 ， 为了求出雅可比矩阵的梯度（求二阶微分） ， 要对k x m矩阵的每一个元素微分 ， 得到一个向量矩阵 ， 即为一个张量 。 虽然不太可能要求面试者进行手动计算 ， 但了解多元函数的高阶导数相当重要 。

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图源：unsplash本文回顾了机器学习背后重要的微积分基础知识 ， 列举了几个一元和多元函数的例子 ， 讨论了梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵 ， 全面梳理了机器学习面试中可能出现的概念和涉及的微积分知识 ， 希望你能面试顺利！

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编译组：蔡雪莲、郝岩君 相关链接： https://towardsdatascience.com/5-derivatives-to-excel-in-your-machine-learning-interview-25601c3ba9fc推荐文章阅读读芯君爱你【读芯术算法中的微积分：5大函数求导公式让你在面试中脱颖而出】

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