机器学习微积分要点

• 微分学基本原理

  掌握单变量函数的极限、导数和微分法则。

• 微积分在优化中的应用

  应用导数求解函数极值，为模型优化提供支持。

• 多变量微积分知识

  掌握多输入函数的偏导数、梯度和海森矩阵。

• 基于梯度的优化

  了解梯度下降及其变体在训练机器学习模型中的运作机制。

• 微积分在神经网络中的应用

  明确链式法则在反向传播算法中用于训练深度学习模型的作用。

• 实践应用

  运用微积分知识，使用NumPy等Python库完成机器学习相关任务。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。