2.机器学习相关数学基础

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用自己的话总结“梯度”,“梯度下降”和“贝叶斯定理”。

梯度

一个向量,表示某一函数在该点处的方向导数沿该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向变化最快且变化率最大。

梯度下降

一种迭代法,可用于求解最小二乘问题。(让梯度中所有偏导函数都下降到最低点的过程)

贝叶斯定理

关于随机事件A和B的条件概率或边缘概率的一则定理。

P(B|A):在事件A发生的前提下,发生事件B的概率

P(A|B)表示:在事件B发生的前提下,发生事件A的概率

P(A)表示:发生事件A的概率

P(B)表示:发生事件B的概率

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