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数学基础---微积分和概率论
1、什么是机器学习
Tom Michell Mitchell 1997年定义:对于某个给定的任务T,在合理的性能度量方案P的前提下,某计算机程序可以自主学习任务T的经验E,随着合适、优质、大量的经验E,该程序对于任务T的性能逐步提高。 即我们设计这个计算机程序不断的执行,会不断的学习经验E,从而更好的完成任务T,即性能P不断的提高
2、夹逼定理
(1)sinx<x<tanx 建立了三角函数和多项式之间的极限关系
(2)单调递增数列,有上界,必有极限; 单调递减数列,有下界,必有极限 e的由来
3、导数
(1)导数是曲线的斜率,是曲线变化快慢的反应
(2)二阶导数是斜率变化快慢的反应,表示曲线的凹凸性
(3)Taylor公式:sinx ex
(4)方向导数
(5)梯度
(6)凸函数
数学基础---微积分和概率论
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