ceiling函數的使用方法？

1.打開WPS軟件，點擊新建文檔，輸入不同的數據。

2.單擊單元格，單擊插入函數，然后單擊數學和三角函數。單擊天花板功能，然后單擊確定。

3.選擇A2作為數值，設置舍入基數，然后單擊“確定”。

4.這樣就可以提取天花板函數了。

5.再次拖動CD以獲取內容。

機器學習需要哪些數學基礎？

對于從事機器學習的學生來說，高等數學、線性代數、概率論和數理統計是三門課程中最重要的數學基礎。我來分別解釋一下這三個方面在機器學習中的作用。

1.微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘子法、高等數學中的泰勒展開等知識點都在機器學習中有應用。比如在logistic回歸模型中求梯度時需要偏導數，優化目標使用牛頓迭代法，約束優化問題的SVM使用拉格朗日乘子法等等。，以及高等數學的其他知識點都或多或少的體現在機器學習中。

分解，張量分解，線性代數推薦系統中使用的非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中的特征值和矩陣運算。我來貼一下之前用矩陣求導解決最小二乘問題的公式推導過程，體會一下線性代數的重要性。

最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛頓迭代求解，但也可以基于矩陣求導計算。其計算方法更加簡潔高效，不需要大量迭代，只需要解一個正規方程組。

總之，對于機器學習來說，線性代數比高數更重要。

3.概率論與數理統計概率論與數理統計就更重要了，比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型中用到的貝葉斯公式，高斯過程，最大熵模型，抽樣方法，NLP領域的大部分算法都與概率論有關，比如基于LDA的主題模型，基于CRF的序列標注模型，分詞系統等等。

所以，要從事機器學習，高等數學、線性代數、概率論、數理統計都是必不可少的數學基礎。

有哪些好用的數學類APP？

數學成績差的根本原因是孩子s數學思維能力不發達或者太差！

我們可以從根源上解決問題，培養孩子數學思維能力。如果數學思維能力提高了，那么數學成績也會提高！

數學思維不僅僅是孩子們的事。;的數學成績，它可以培養兒童s多方面的思維能力，這對他們以后的發展有很大的幫助！

目前做的比較好的APP是火花思維。可以先聽聽它的免費課程，再決定！