機器學習中的數學基礎

目錄： 前言： 1、導數(曲線變化的快慢)、二階導數（曲線斜率變化的快慢特別是反映曲線的凸凹性）的概念。 2、常用的導數公式： 3、微分和積分的數學含義： 4、泰勒公式及含義 5、梯度的概念及數學含義： 6、概率和概率密度： 7、概率公式： 8、常見的概率分佈（對應的公式、圖像以及期望E和方差D） 9、Sigmod函數的公式及函數圖像 10、知道古典概型（考慮兩件事：第一、基本事件的總數，第二、要

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