摘要：
1.回顾 凸函数加上梯度，就是最优化中最经典的问题。想象一个碗，向碗里扔一个小球，就能找到全局最低点。 2.概率论基础 3.分组问题： 4.基础概率公式 5.先验概率&后验概率 6.分布 从Taylor公式到泊松分布（任何加和为1的公式都可以看做一种概率分布）： 7.sigmoid函数 可视作一个概 阅读全文
posted @ 2016-07-18 22:32
韩国彪
阅读(301)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1.夹逼定理 2.导数 3.常用求导公式 4.Taylor公式（若x0=0，转化为Maclaurin公式） 5.用Taylor公式近似计算熵 f(x)忽略高阶无穷小，H(X)是熵的计算公式。 6.方向导数与梯度 梯度：最优化的工程实现上非常重要的算法--梯度下降法 7.凸函数 直观上讲，函数曲线两点 阅读全文
posted @ 2016-07-18 21:46
韩国彪
阅读(807)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号