前言: 没想到还能在此生再次用到大学习学习的高数,线性代数和概率论,如果上天给我再来一次的机会,我一定往死了学习这三门课。
与机器学习相关的微积分的核心问题是极值问题 核心技能是偏导数和梯度
定义如下: 对数集A施加一个对应的映射f,记做:f(A)得到数集B,记为函数:B=f(A) 这是我们中学学的最多的,常用的函数有:
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一元函数为导数,多元为偏导数,把其他变量当做常量求导
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image.png p的值为三维空间两点之间的距离 可以证明:
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后记: 细细整理,在做补充 你可能感冒的文章: 我的机器学习pandas篇 我的机器学习matplotlib篇 我的机器学习numpy篇