机器学习笔记01-----数学基础01---高等数学和概率论
1.机器学习简介

机器学习通俗的解释:

人类学习的类型:

注意:有监督学习和无监督学习的区别,输入数据后,有监督学习会给出参考的结果,无监督学习不会给出参考的结果。

2.高等数学
(1)导数

常用的导数的公式:




泰勒展开公式:

方向导数:

梯度:

3.概率论
(1)sigmoid函数



(2)概率公式


这个例题是典型的已知结果,推断原因的例题。题中,G表示校准结果,A表示射击结果。
(3)分布
<1>正态分布

<2>泊松分布


1.机器学习简介

机器学习通俗的解释:

人类学习的类型:

注意:有监督学习和无监督学习的区别,输入数据后,有监督学习会给出参考的结果,无监督学习不会给出参考的结果。

2.高等数学
(1)导数

常用的导数的公式:




泰勒展开公式:

方向导数:

梯度:

3.概率论
(1)sigmoid函数



(2)概率公式


这个例题是典型的已知结果,推断原因的例题。题中,G表示校准结果,A表示射击结果。
(3)分布
<1>正态分布

<2>泊松分布

