1、极限

1.1 极限的定义

  • 极限定义的记忆方式:想要任意近,就要足够近。

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{ 对 于 任 意 的 正 数 ϵ , 若 使 得 ∣ f ( x ) − L ∣ < ϵ ; 则 存 在 δ , 使 得 ∣ x − x 0 ∣ < δ \begin{cases} 对于任意的正数 \epsilon, \\ 若使得 |f(x) - L| < \epsilon; \\ 则存在\delta,使得|x-x_0| < \delta \end{cases} ϵ,使f(x)L<ϵ;δ,使xx0<δ

  • 极限的数学符号:
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1.2 无穷小阶数

  • 趋近无穷小的速度越快,阶数越大
    趋近··················越慢,······越小
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1.2.1 等价无穷小代还求极限

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2、微分与泰勒级数

2.1 微分

2.1.1 导数

  • 几何定义:函数的切线。
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2.1.2 求导法则

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2.2 泰勒级数

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3、积分与微积分基本定理

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  • 几何定义:函数与 X X X轴之间的有向面积。
  • 代数定义:无穷求和。

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4、牛顿法

  • 对于机器学习或统计算法的最后都会转换成一个优化的问题。
    也就是:求某一个损失函数的极小值。
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1)注意事项(局限性)

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2)具体做法

  • 本质是:二次逼近
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