机器学习数学基础1

机器学习

1. 什么是机器学习？
   设计一个模型，通过已有数据(训练数据)按照一定的方式(性能度量进行学习，通过不断改进调整优化模型参数，并将模型用于预测相关问题
2. 机器学习做什么？
   解决：给定数据的预测问题(数据清洗、特征选择、算法模型设计、参数优化、结果预测)
   不能解决：大数据存储/并行计算、机器人制作
3. 机器学习一般流程
   数据收集、数据清洗、特征工程、数据建模

导数

1. 一阶导数
   曲线斜率，反映曲线变化快慢，一阶导数为零的点且驻点
2. 二阶导数
   斜率变化快慢的反映，表征曲线的凹凸性，二阶导数为零的点为拐点
3. 方向导数
   
4. 梯度
   

伽马函数