机器学习之必备数学基础

一、微积分基础知识

1、微积分

复习夹逼定理（两边夹定理）

复习极限存在定理：

        单调有界数列必有极限：单增数列有上界，则其必有极限；单减数列有下限，则其必有极限。

2、导数

方向导数、梯度

3、Taylor公式 – Maclaurin公式

数值计算、方向导数、凸函数、

二、概率论基础知识

1、概率的认识

事件发生的频率，0<=p<=1

2、古典概型

实际问题、装箱问题、与组合数的关系问题、全概率格式和贝叶斯（Bayes）公式的应用

3、分布

两点分布、均匀分布、二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布、Bernoulli分布（属于指数族分布）、Gaussian分布（也属于指数族分布）

补充知识：Taylor展开式、Logistic函数