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一、微積分
微分，導(dǎo)數(shù)，求解最小化損失函數(shù)
二、極限與導(dǎo)數(shù)
極限：永遠(yuǎn)靠近的某個(gè)數(shù)值A(chǔ)
lim 求極限????
導(dǎo)數(shù)?
線性：導(dǎo)數(shù)即是斜率
非線性：導(dǎo)數(shù)是切線的斜率?
導(dǎo)數(shù)為0處，是極值點(diǎn)
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一、Python實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算
Matplotlib: Python基礎(chǔ)繪圖庫
Pandas: 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)分析）
Numpy: 科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)軟件包（數(shù)值計(jì)算）
核心：基于N維數(shù)組對象ndarray
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,6], [7, 8, 9]]);? ? B = A
print(A.shape)
G = np.dot(A, B)? ? # G = A * B?
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一、機(jī)器學(xué)習(xí)中的矩陣運(yùn)算
函數(shù)關(guān)系：y = f(x1, x2, x3, ...)
y = Ax + B, 求A，B
?x為矩陣，系數(shù)θ為列向量
y = [x][θ] + b
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一、向量
行向量：只有一行的矩陣
列向量：只有一列的矩陣，行向量的轉(zhuǎn)置
?
二、向量的基本運(yùn)算
遵循矩陣基本運(yùn)算規(guī)則
矩陣與向量相乘，結(jié)果仍為向量
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一、矩陣的基本運(yùn)算
同型矩陣：行數(shù)、列數(shù)分別相同的矩陣（一組矩陣）
必須是同行矩陣才能進(jìn)行加減運(yùn)算
加法：矩陣元素分別相加，滿足交換律、結(jié)合律
減法：矩陣元素分別相減
負(fù)矩陣：矩陣元素互為相反數(shù)關(guān)系的矩陣（矩陣前面有 - 負(fù)號）
矩陣的數(shù)乘：數(shù)與矩陣分別相乘，如 3 * T
數(shù)乘滿足交換律、結(jié)合律、分配律
AB = BA;? ABC = A(BC);? A(B + C) = AB + AC
矩陣與矩陣相乘：行列元素依次相乘，并求和?
前提：第一個(gè)矩陣的列數(shù)等于第二個(gè)矩陣的行數(shù)?
不滿足交換律，滿足結(jié)合律、分配律
?
? ?
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Python3 入門人工智能，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)
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Python 實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)
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哈哈哈哈哈哈哈鳴笛
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常用積分函數(shù)
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導(dǎo)數(shù)特點(diǎn)查看全部 -
基礎(chǔ)查看全部 -
＇
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深店學(xué)習(xí)
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任務(wù)部分 是怎么打上去的
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