机器学习微积分入门

• 函数要点

  领会函数及其表示方法，并知晓极限作为微积分的基点。

• 导数

  计算简单函数的导数，并理解其作为变化率的含义。

• 优化入门

  了解导数如何用于寻找函数的最小值或最大值，这是模型优化的主要思路。

• 梯度下降直观理解

  理解梯度下降的要点，以及它在训练机器学习模型中的用途。

• 偏导数

  学习如何计算多输入函数的偏导数，并知晓梯度向量。

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