较为迅速的过一遍数学基础,优化理论也需要补充,此处暂时略过
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一、 高等数学
四、随机过程
一、 高等数学
本部分,除了函数相关基础概念,需要重点掌握的有:极值问题,梯度相关(如梯度下降法),拉格朗日乘子法(如SVM推导用到),
1. 函数
1.1 函数的定义
定义:设数集,则称映射
为定义在
上的函数,记为
对每个,按对应法则
,总有唯一确定的值
与之对应,这个值称为函数
在
处的函数值,记为
,因变量
与自变量
之间的这种依赖关系,通常称为函数关系
1.2 反函数
设函数是单射,则它存在逆映射
,称此映射
为函数
的反函数。
按此定义,对每个,有唯一的
,使得
,于是有
,即反函数
的对应法则是完全由函数
的对应法则所确定的。
一般的,的反函数记为
1.3 复合函数
设函数的定义域为
,函数
的定义域为
,且其值域
,则由下式确定的函数,
称为由函数与函数
构成的复合函数,它的定义域为
,变量
成为中间变量
2. 导数
2.1 导数的定义
定义:设函数在点
的某个邻域内有定义,当自变量
在
处取得增量
,如果
与
之比在
时的极限存在,则称函数
在点
处可导,并称这个极限为函数
在点
处的导数,记为
,即
也可记作。
简而言之,导数就是因变量的增量与自变量的增量之比的极限
2.2 函数的求导法则
(1)函数的和差积商求导法则
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二、线性代数
三、概率论与梳理统计
四、随机过程
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refer:
datawhalechina/ensemble-learning (github.com)
机器学习数学基础(基于python)_哔哩哔哩_bilibili