机器学习简易教程1-微积分、概率论

机器学习定义：

                对于某给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的经验E;随着提供合适、优质、大量的经验E，该程序对于任务T的性能逐步提高 。

夹逼定理

                            

极限

                单增数列有上界，则其必有极限 

常用导数：

                    

泰勒公式：

                    

                    

梯度：

                                

凸函数：

            

概率论：

            

            

古典概型：

            

            

组合数公式：

             

            

概率公式：

            

            贝叶斯公式可以把因果关系完全搅乱！！！

            

两点分布：

            

二项分布：

            

泊松分布：

            

            

            

均匀分布：

            

指数分布：

            

            

            

正态分布：