《从零开始:机器学习的数学原理和算法实践》关于微积分部分的启发

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飞矢不动的破解

“每一瞬间箭都是静止的”这句话本身就有问题。“每一瞬间”就是每一个时刻,每一个时刻箭当然会处在某个位置上,但是“静止”是一个跟“时间段”有关联的概念,不存在某个时刻是“静止”还是“运动”的说法。

me:现在看来就是混淆了点的概念与区间的概念(概念性的错误)。也就是必须经历一段时间才能够知道是静止还是运动

微积分的目的

近似,近似!
第一种情况,用常数项近似代替某个函数在某点附近的数值,这就是极限,误差是无穷小。
第二种情况,用一次函数近似代替某个函数在某点附近的数值,这就是微分,误差为高阶无穷小。
第三种情况,用泰勒公式近似代替某个函数在某点附近的数值,误差比前两种情况都要小。从近似的精确度来看,泰勒公式的极限最低,但精确度是最高的。
补充:用三角函数多项式近似代替某个函数在某点附近的数值。总的来说就是常数近似,线性近似,多项式近似

理解导数的两个角度

从瞬时速度来理解导数

从近似运动来理解导数

导数的直观理解

文章中的公式有点问题。

直观理解泰勒公式的来龙去脉


在这个案例中的核心思想就是给定一个多项式不断地满足sinx所提出的严格要求,从反向去凑出这个多项式。

以上是关于《从零开始:机器学习的数学原理和算法实践》关于微积分部分的启发的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

《从零开始:机器学习的数学原理和算法实践》关于微积分部分的启发

《从零开始:机器学习的数学原理和算法实践》chap1

《从零开始:机器学习的数学原理和算法实践》chap6

PYTHON机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路pdf

PYTHON机器学习及实践 从零开始通往KAGGLE竞赛之路pdf

Python机器学习及实践+从零开始通往Kaggle竞赛之路