在机器学习中，许多函数都是多变量的。需要知道每个输入变量的变化如何影响输出。偏微分正是用于这个目的的。例如，在线性回归中可能要最小化多变量函数（即损失函数）。偏微分指明每个权重的变...

梯度是机器学习中的核心概念，尤其是在优化中，梯度提供了一个方向，指明如何调整参数以最小化损失函数。在梯度下降算法中，使用梯度的负方向来更新模型的权重，以逐步减少误差。 梯度是一个向...

泰勒公式\(P_n(x)\) 泰勒公式允许用多项式来近似复杂的函数，这在算法中有时用于简化计算。例如，在高斯过程回归和一些其他贝叶斯方法中，泰勒展开用于线性化关于后验的计算。 泰勒公式的本质是...

积分的几何解释是：该函数曲线下的面积。 积分的物理解释是： 积分的物理意义随不同物理量而不同，比如对力在时间上积分就是某段时间内力的冲量；如果是对力在空间上的积分就是某段位移里力做的...

不定积分在机器学习中主要用于计算函数的原函数，尤其是在概率密度函数和累积分布函数之间的转换中。例如，在概率论和统计中，累积分布函数 (CDF) 是概率密度函数 (PDF) 的不定积分。对于某些模...

线性方程组与矩阵 先从线性方程组开始讲起，线性方程组的一般形式如下所示： $$\left\{\begin{aligned}a_{11}x_1+a_{12}x_2+&\cdots +a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_2+a_{22}x_2+&\cdots +a_{...

微分（differential）和导数（derivative）都与函数的变化率有关，它们是两个相关但不完全相同的概念。首先一起深入了解这两者的定义和区别。 导数 导数描述了一个函数在某一点上的切线斜率。如...

1.两点分布 如果随机变量(X) 的分布列如下： $$\begin{array}{l}P{X=1}=p\bigl(0<p<1\bigr)\\P{X=0}=q=1-p\end{array}$$ 则称(X) 服从两点分布。两点分布也叫伯努利分布（Bermoulli）或0-...

在机器学习中，尤其是在深度学习和神经网络中，链式法则用于计算复合函数的导数，这在反向传播算法中尤为关键。具体来说，当训练一个深度神经网络时，需要计算损失函数相对于每个权重的梯度。由...

概率密度函数 对于连续型随机变量，由于其取值不能一一列举出来，因而不能用离散型随机变量的分布列来描述其取值的概率分布情况。但人们在大量的社会实践中发现连续型随机变量落在任一区间([a,b...