机器学习相关数学基础

1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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：梯度就是导数（对于多维就是偏导数）是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。

梯度下降：两个意思，1.根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪; 2. 让函数值下降（变小）。作用是找到函数的最小值所对应的自变量的值（曲线最低点对应x的值）。记住我们目的是为了找x.

贝叶斯定理：p(A|B)=P(A)x[p(B|A)/p(B)]