2.机器学习相关数学基础

学习笔记

1）P2 概率论与贝叶斯先验

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2）P3 矩阵和线性代数

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 （3）“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”

梯度：梯度是一个矢量，有方向有大小，在其方向上的方向导数最大，也就是函数在该点处沿着梯度的方向变化最快，变化率最大。

梯度下降：梯度下降就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断地调整参数来寻找合适的目标值。

贝叶斯定理：贝叶斯法则是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的，

 

其中P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性。