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【百度百科】在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。这种方法引入了一种新的标量未知数，即拉格朗日乘数：约束方程的梯度（gradient）的线性组合里每个向量的系数。【理解】在求函数极值的时候（比如：），如果有另有其他的条件对变量有所约束()，需要在变量受约束的情况下求目标函数的极值，那么就可以

极大似然估计如果我们想用一个函数来拟合样本，我们可以构造一个关于样本X的函数L(X,θ)L(X, \theta)L(X,θ)，其中X是观察值，θ\thetaθ是这个函数的参数，但是θ\thetaθ是未知的，所以我们就需要通过观察到的X估计θ\thetaθ，那么那个能把函数和观察值拟得最好的θ\thetaθ，就叫做这个函数L(X,θ)L(X, \theta)L(X,θ)的“极大似然估计”。...

基于图解机器学习的数学直觉目录向量矩阵行列式特征向量和特征值机器学习本质上是使用合适的模型，利用数据来拟合模型获得最好的参数，在这个过程中的各种计算都需要用到线性代数，所以必须要知道线性代数的基本概念和计算方法。线性代数就是使用矩阵或者向量等做次方为一次的各类加减乘除计算。向量在二维坐标系里看是一个有向的线段，在代数上看是一列数字，向量有分配律、结合律等。向量的点积dot product, 就是把两个向量相应位置的元素相乘，然后再求和得到一个标量。向量的长度可以用毕达哥拉斯定理求得。余弦定理

基于[公开课] 微积分拾级(一) (單維彰)目录泰勒展开式微分微分的运算性质导数的应用三次多项式函数的图形反曲点莱布尼兹符号积分直方图 histogram泰勒展开式先了解什么是泰勒展开式。函数有两种，一种多项式函数，比如f(x)=x2+x+1f(x)=x^2+x +1f(x)=x2+x+1，一种非多项式函数，比如f(x)=ex,f(x)=ln(1+x),f(x)=sin(x)f(x)=e^x, f(x)=ln(1+x), f(x)=sin(x)f(x)=ex,f(x)=ln(1+x),f(x)=sin