機器學習是人工智慧的乙個分支。我們使用計算機設計乙個系統，使他能夠提供的訓練資料按照一定的方式來學習；隨著訓練次數的增加，該系統可以在效能上不斷學習和改進；通過引數優化的學習模型，能夠用於**相關問題的輸出。（2）機器學習不可以解決的問題：大資料儲存/平行計算，做乙個機械人等。
包括五個步驟：資料收集，資料清洗，特徵工程，資料建模，資料**。一階導數是曲線的斜率，是曲線變化快慢的反應，二階導數是斜率變化快慢
的反應，表徵曲線凹凸性。
轉化為積分進行證明
talor展開式的應用
泰勒公式如下圖示意
（1）數值計算：初等函式值的計算（在原點展開）
在實踐中，往往需要做一定程度的變換。
（2）sigama函式
是階乘在實數上的推廣
另外，有性質如下：
機器學習與數學分析
一 機器學習的定義 對於某給定的任務t，在合理的效能度量方案p的前提下，某電腦程式可以自主學習任務t的經驗e 隨著提供合適 優質 大量的經驗e，該程式對於任務t的效能逐步提高。二 機器學習的物件 一 任務task t，乙個或多個 二 經驗experience e 三 效能performance p ...
機器學習與數學分析
一 機器學習基本理論 1.基本概念 機器學習是人工智慧的乙個分支。我們使用計算機設計乙個系統，使他能夠提供的訓練資料按照一定的方式來學習 隨著訓練次數的增加，該系統可以在效能上不斷學習和改進 通過引數優化的學習模型，能夠用於 相關問題的輸出。1 1 機器學習可以解決的問題 給定資料的 問題，包括資料...
機器學習（1） 機器學習與數學分析
近期因工作需要，開始學習機器學習。學習心得體會，定期更新梳理出來，首次接觸，可能有理解和解釋不到位的地方，望批評指正，也算是自我提公升。提到機器學習，樓主第一反應是各種複雜的公式，各種搞不定的矩陣計算 積分 微分 熵等，甚至還專門為此重新學習了線性代數。其實從機器學習的角度去看數學知識，基本的高等數...