机器学习之微积分与概率论入门1

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一、微积分
1夹逼定理
通俗的讲：A≤B≤C
当求极限时，存在A=C,则说明B也等于A和C
案例1：

案例2：

2 两个重要极限

3 导数
通俗的讲就是曲线的斜率
二阶导数是斜率变化快慢的反应，表征曲线的凹凸性
常用的函数的导数

案例1：
求幂指函数的套路

===重要公式之，泰勒公式：

简单应用：

4 方向导数和梯度函数
(1)方向导数：如果函数z=f(x,y)在点P(x,y)是可微分的，那么，函数在该点沿任一方向L的方向导数都存在，且有：

其中，ψ为x轴到方向L的转角

(2)梯度函数：
设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一个点P(x,y)∈D，向量

为函数z=f(x,y)在点P的梯度，记做gradf(x,y)
? 梯度的方向是函数在该点变化最快的方向
? 考虑一座解析式为H(x,y)的山。在(x0,y0)点的梯度是在
该点坡度最陡的方向。
? 梯度下降法

5 凸函数和凹函数
定理：f(x)在区间[a,b]上连续，在(a,b)内二阶
可导，那么：
? 若f’’(x)>0，则f(x)是凸的；
? 若f’’(x)<0，则f(x)是凹的；

应用案例：
设p(x)、q(x)是在X中取值的两个概率分布，给定如下定义式

求解过程：

二、概率论：
1 古典概率例题：
举例：将n个不同的球放入N(N≥n)个盒子中，假设盒子容量无限，求事件A={每个盒子至多有1个球}的概率。

2装箱问题：
将12件正品和3件次品随机装在3个箱子中。每箱中恰有1件次品的概率是多少？

求解：
将15件产品装入3个箱子，每箱装5件，共有15!/(5!5!5!)种装法；
? 先把3件次品放入3个箱子，有3!种装法。对于这样的每一种装法，把其余12件产品装入3个箱子，每箱装4件，共有12!/(4!4!4!)种装法；
? P(A)= (3!*12!/(4!4!4!)) / (15!/(5!5!5!)) = 25/91

3 几个经典的概率公式：

4 各种分布模型
(1)0-1分布：

(2)二项分布：

(3)泊松分布：

(4)均匀分布：

(5)指数分布：

(6)正态分布：

5 Logistic函数 ：

记住：f‘(x)=f(x)(1-f(x))

机器学习之微积分与概率论入门1

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