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  • 2-机器学习相关数学基础

    一、学习笔记

    1.线性代数

    1)基本概念

     

    2)矩阵

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    3)向量

     

     

    2.概率论

    1)事件

     

    2)概率

     

    3)概率分布

     

     

     

     

     

     

     

     

    4)期望和方差

     

     

     

     

    二、关于梯度梯度下降贝叶斯定理

    梯度:梯度是一个向量,它的方向与取得最大方向导数的方向一致,而它的模为方向导数的最大值。即函数在该点处沿着梯度的方向变化最快,变化率最大

    梯度下降:比如说下山的过程中,但是不知道从哪下山可以最快到山脚,这个时候可以求出梯度值,然后沿着梯度的负方向,也就是当前位置最陡峭的方向走一步,再继续求当前位置的梯度,通过这样的方式一步一步往下走,直到到达山脚,这整个过程就是梯度下降。

    贝叶斯定理:贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。例如事件A有可能是由多个事件引起的,现在知道事件A发生了,我想知道事件A是由事件B引起的或者是其他事件引起的概率,就可以用贝叶斯定理来计算。

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