微积分有感

本文深入解析数学中的关键概念:极限的定义及其特性,包括正无穷、负无穷、无穷小及趋近某个数的概念;探讨导数在变化率、斜率、单调性和凹凸性中的应用;解释泰勒公式如何通过多阶导数模拟复杂函数;并介绍线性代数在机器学习中的核心作用,即通过向量表达属性。

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1、首先理解极限,正无穷,负无穷,无穷小,趋近于某个数。

      1)正无穷 +∞,超级超级大的正数;负无穷 -∞,超极超极小的复数。不管你这个数多大或者多小,我总是比你大或者比你小。

      2)无穷小,不同于负无穷,是以0为标准的,无限接近于0。

      3)趋近某个数,就是刚跟这个数的差值是无穷小的。

 

2、导数求的是变化率,一阶导数求斜率,二阶导数求单调性,三阶导数求凹凸性

 

3、泰勒公式,我的理解就是模拟,通过多阶导数,模拟图形。比如 sin20 我们无法精确计算它的值,我们可以通过泰勒公式,通过多项式,模拟出sinX 的 图形,然后近似的求出sin20 的值。

 

4、线性代数,研究的对象是向量。在机器学习中,向量的表现形式是属性。比如二维向量,就是有两个属性,三维向量,有三个属性,以此类推。

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