機器學習之微積分與概率論入門1

這兩門學科作爲機器學習的必備科目！ 一、微積分 1夾逼定理 通俗的講：A≤B≤C 當求極限時，存在A=C,則說明B也等於A和C 案例1： 案例2： 2 兩個重要極限 3 導數 通俗的講就是曲線的斜率 二階導數是斜率變化快慢的反應，表徵曲線的凹凸性 常用的函數的導數 案例1： 求冪指函數的套路 ===重要公式之，泰勒公式： 簡單應用： 4 方向導數和梯度函數 (1)方向導數：如果函數z=f(x,y)

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