范式
向量的维度 和 向量的模是不一样的
1范式 和 模是一回事
L0Numol（非0的个数）
L1(曼哈顿距离 )
L2(欧几里得距离就是向量长度)
特征向量
特征向量 和 特征值
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矩阵求导
奇异值分解
向量的导数
求偏导
面积可以是个向量
凸函数 凹函数
Tensor 没有理解
SVDM
概率与统计
线性代数
微积分
https://www.bilibili.com/video/av24325548/?p=11
积分与导数的关系
就是导数图像下的面积就是 该导数的积分。面积函数的导数则是，面积函数的变化率。比如ds/dt = v。
单函数的求导
相加函数、相乘函数、复合函数的求导
相加拟合的过程
乘积函数求导
复合函数求导
更深的理解 链式法则
- 如何求出 复合函数的原函数？*
指数函数求导
e的由来，和π一样，是人为定义的一个数值
周长 = 2R*π。 古时候，用周长除以直径得到的常量值，就是用π来替代了。
e的由来也是 e的幂的导数等还是等于自己
任何常量的指数都可以被转为e为底的对数 a^x = e^(ina *x)
隐函数求导
对(y(x))^2 求导 和 对 y(x)求导一样吗？肯定不一样的。
相当于 h(x) = f(g(x)) 。 df/dx = df/dg * dg/dx 。
二元一次方程 多元微积分
等式两边相等，对两边同时求导的结果也相等？但是很容易忘掉dx，如下图，对两边同时求导得到
e^y dy = 1*dx
dy / dx = 1 / e^y = 1/x
求极限
非连续不可求极限
极限 和 求导的结果 含义不同，但是如下的列子 y != dy ， 其实是 y大 = dy(无线小) + y小 ，但是例子中，y大趋近于0，所以才可以 用 x^2-1的求导代表自己的y的值。
为什么二阶导数要一致呢？
如何感性的理解二阶导数呢？变化率相等，可以说明找到了一个前提共性，变化率的变化率相等，说明找了的共性外的另一个共性，共性越多，越是逼近。
泰勒级数的推导没有看明白。。。就是 N阶乘和系数的乘积 等于该坐标点在对应N阶导致的值，可以求得系数。
在非0点的情况下怎么求？对多项式平移即可，平移的方式是相对于X轴
泰勒级数就是，从多项式函数去近似其他函数。用系数来控制近似程度。
某一点的值相等、变化率接近、变化率的变化率也接近。
收敛、逼近，并不逼近的话就叫分散吧，收敛半径
