自然对数

转自：https://www.cnblogs.com/ingstyle/p/6638126.html C#_Math函数总结 Math.abs() 计算绝对值。 Math.acos() 计算反余弦值。 Math.asin() 计算反正弦值。 Math.atan() 计算反正切值。 Math.atan2() 计算从x 坐标轴到点的角度。 Math.ceil() 将数字向上舍入为最接近的整数。 Math.cos() 计算余弦值。 Math.exp() 计算指数值。 Math.floor() 将数字向下舍入为最接近的整数。 Math.log() 计算自然对数。 Math.max() 返回两个整数中较大的一个。 Math.min() 返回两个整数中较小的一个。 Math.pow() 计算x 的y 次方。 Math.random() 返回一个0.0 与1.0 之间的伪随机数。 Math.round() 四舍五入为最接近的整数。 Math.sin() 计算正弦值。 Math.sqrt() 计算平方根。 Math.tan() 计算正切值。 Math.E 欧拉(Euler) 常数，自然对数的底（大约为2.718）。 Math.LN2 2 的自然对数（大约为0.693）。 Math.LOG2E e 的以2 为底的对数（大约为1.442）。 Math.LN2 10 的自然对数（大约为2.302）。

Math.abs() 计算绝对值。 Math.acos() 计算反余弦值。 Math.asin() 计算反正弦值。 Math.atan() 计算反正切值。 Math.atan2() 计算从x 坐标轴到点的角度。 Math.ceil() 将数字向上舍入为最接近的整数。 Math.cos() 计算余弦值。 Math.exp() 计算指数值。 Math.floor() 将数字向下舍入为最接近的整数。 Math.log() 计算自然对数。 Math.max() 返回两个整数中较大的一个。 Math.min() 返回两个整数中较小的一个。 Math.pow() 计算x 的y 次方。 Math.random() 返回一个0.0 与1.0 之间的伪随机数。 Math.round() 四舍五入为最接近的整数。 Math.sin() 计算正弦值。 Math.sqrt() 计算平方根。 Math.tan() 计算正切值。 Math.E 欧拉(Euler) 常数，自然对数的底（大约为2.718）。 Math.LN2 2 的自然对数（大约为0.693）。 Math.LOG2E e 的以2 为底的对数（大约为1.442）。 Math.LN2 10 的自然对数（大约为2.302）。 Math.LOG10E e 的以10 为底的对数（大约为0.434）。 Math.PI 一个圆的周长与其直径的比值（大约为3

自然对数是以常数e为底数的对数，记作lnN（N>0）。在物理学，生物学等自然科学中有重要的意义，一般表示方法为lnx。数学中也常见以logx表示自然对数。 1、以常数e为底数的对数叫做自然对数，记作lnN(N>0) 2、e是一个无限不循环小数，其值约等于2.718281828459…，它是一个超越数。e，作为数学常数，是自然对数函数的底数。有时称它为欧拉数（Euler number），以瑞士数学家欧拉命名；也有个较鲜见的名字纳皮尔常数，以纪念苏格兰数学家约翰·纳皮尔 (John Napier)引进对数。它就像圆周率π和虚数单位i，e是数学中最重要的常数之一 3、ln 即自然对数 ln a=loge a.以e为底数的对数通常用于ln 4、当自然对数lnN 中N为连续自变量时，称为对数函数，记作y=lnx（x>0）（x为自变量，y为因变量） 例如：lne=1 来源： https://www.cnblogs.com/sunny1901/p/12152277.html

js中有一种引用类型叫做Math,和Global属于单体内置对象,里面有一些非常常用的数学方法和数学常量 常用数学常量 Math.E; // 自然对数的底数Math.LN10 10的自然对数 Math.LN2; // 2的自然对数 Math.LOG2E; // 以2为底e的对数 Math.LOG10E; // 以10为底e的对Math.PI π的值 Math.SQRT1_2; // 1/2的平方根（即Math.SQRT2 2的平方根 Math中一些常用的方法 max();// 求最大值 参数任意 min();// 求最小值 参数任意 floor();// 地板(向下)取整 ceil();// 天花板(向上)取整 round();// 四舍五入取整 random();// [0,1) 大于等于0,小于1之间的随机浮点数 // 公式 : 随机返回某个整数范围内的一个整数 // 随机值 = Math.floor(Math.random() * 可能值的总数 + 第一个可能的值) // 例子: 从 2 数到 10 要数 9 个数，因此可能值的总数就是 9，而第一个可能的值就是 2。 // 例子: 总共有 10 个可能的值（1 到 10），而第一个可能的值是 1。 // 函数 : 随机返回某个整数范围内的一个整数 function selectFrom(lowerValue,

磐石 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让您了解所有部分如何结合在一起。 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行： 数据清洗与格式处理 探索性数据分析 特征工程和特征选取 机器学习模型性能指标评估 微调最佳模型（超参数） 在测试集上评估最佳模型 解释模型结果 总结分析 通过完成所有流程，我们将看到每个步骤之间是怎么联系起来的，以及如何在Python中专门实现每个部分。该 项目 可在GitHub上可以找到，附实现过程。第二篇文章将详细介绍第三个步骤，其余的内容将在后面的文章中介绍。 特征工程和特征选择虽然是完成机器学习项目中很小的一个环节，但它模型最终的表现至关重要。在特征工程与特征选择阶段做的工作都会准时在模型的表现上得以体现。首先，让我们来了解一下这两项任务是什么： 特征工程：特征工程是一项获取原始数据并提取或创建新特征的过程。也就是说可能需要对变量进行转换。例如通过取自然对数、取平方根或者对分类变量进行独热（one-hot