Lesson 05 — Cực trị 1 biến (Optimization)
Tìm critical points
f'(x) = 0, phân loại bằng f'', tối ưu hóa trên đoạn đóng, ứng dụng linear regression.1. Critical Points Finder
Chọn hàm — viz tự vẽ f(x), f'(x) và đánh dấu critical points
f(x)
f'(x)
f''(x)
cực đại (max)
cực tiểu (min)
không phải cực trị (saddle)
2. First vs Second Derivative Test
Chọn một critical point, viz hiển thị xét dấu f' và giá trị f''
3. Cực trị toàn cục trên đoạn đóng [a, b]
Tìm max/min toàn cục — luôn ở critical point HOẶC ở biên
4. Linear Regression — MSE Loss
3 điểm cố định. Trượt slope a để xem residuals và loss L(a).
Đường thẳng y = a·x với 3 điểm dữ liệu
Loss L(a) là parabol — đáy chính là a*
💡 Ghi nhớ. Mọi bài toán tối ưu hóa 1D đều quy về tìm
f'(x) = 0 + phân loại + xét biên. ML chỉ là mở rộng lên nhiều chiều — bạn sẽ học Lesson 06-07.