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用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”。
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梯度 |
一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快且变化率最大。 |
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梯度下降 |
一种迭代法，可用于求解最小二乘问题。（让梯度中所有偏导函数都下降到最低点的过程） |
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贝叶斯定理 |
关于随机事件A和B的条件概率或边缘概率的一则定理。 P(B|A)：在事件A发生的前提下，发生事件B的概率 P(A|B)表示：在事件B发生的前提下，发生事件A的概率 P(A)表示：发生事件A的概率 P(B)表示：发生事件B的概率 |
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原文地址：https://www.cnblogs.com/seele233/p/12692157.html
