数学基础加强(一)—– 机器学习与数学分析

756-周同学

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一. 机器学习介绍

1.机器学习的一般流程

数据收集 -> 数据清洗 -> 特征工程 -> 数据建模

2 . 机器学习方法

different assumptions on data
different scalability profiles at training time
different latencies at prediction time
different model sizes(embed ability in mobile devices)

二. 数学分析

1. 导数

导数就是曲线的斜率,是曲线变化快慢的反应。
二阶导数是斜率变化快慢的反应,表征曲线凸凹性
二阶导数连续的曲线,往往称之为“光顺”的
加速度的方向总是指向轨迹曲线凹的一侧
常用函数的导数
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2. Taylor公式 – Maclaurin公式

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应用
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3. 方向导数

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4. 梯度

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5. Gamma函数

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6. 凸函数

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7. 一阶可微

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8. 二阶可微

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9. 概率论

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未经允许不得转载:作者:756-周同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《数学基础加强(一)—– 机器学习与数学分析》 发布于2020-11-11

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