偏导数：在多元函数中，把除某一个变量外的其他变量都视为常数，只对这个变量求导得到的导数，通常记作 ∂f/∂x。它用来描述函数在某一方向（某个自变量）上的局部变化率。（在更高阶内容中也会涉及“高阶偏导数”“混合偏导数”等。）
/ˈpɑːrʃəl dɪˈrɪvətɪv/
The partial derivative of (f(x,y)) with respect to (x) is written as (\partial f/\partial x).
函数 (f(x,y)) 关于 (x) 的偏导数写作 (\partial f/\partial x)。
To optimize the cost function, we set its partial derivatives with respect to each parameter equal to zero and solve the resulting system.
为优化该代价函数，我们令它对每个参数的偏导数都等于零，并求解由此得到的方程组。
partial 源自拉丁语 partialis（“部分的”）；derivative 源自拉丁语 derivativus，与 derivare（“引出、派生”）有关。在微积分语境里，derivative 指“导数”；加上 partial 后，强调这是“对多元函数的一部分（某一个变量）求得的导数”，从而区别于单变量的普通导数。
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