機器學習數學基礎

文章目錄 前言 1 機器學習的基本數學知識 1.1 微積分 導數 泰勒展開式 偏導數 1.2 線性代數 向量 矩陣 1.3 概率論 1.4總結 2最優化方法 2.1最優化基本概念 2.2爲什麼要用迭代法 2.3梯度下降法 2.4牛頓法 2.5優化算法的問題 2.6凸優化問題 2.7拉格朗日對偶 2.8 KKT條件 2.9 本節總結 前言 參照https://www.bilibili.com/vid

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