2.机器学习相关数学基础

1.视频学习笔记

 

 

 

 

 

 
2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。

     梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模））
在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。

    ”梯度下降“，寻找函数极小值的办法，在已知的参数当前值的情况下，按照当前对应的梯度向量的反方向，并按照事先给定好的步长大小进行对参数调整，多次调整之后函数就会逼近一个极小值。

    “贝叶斯定理”：