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2.3 数学:求导

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  • ">1 常见函数的导数求导公式.png
  • ">2 导数的四则运算求导四则运算.png
  • 3 练习
    • ">3.1 y = x^3-2x^2+sinx,求f`(x) 求导举例1.png
    • ">3.2 y=ln(sinx), 求dy/dx求导举例2.png
  • ">4 矩阵（向量）求导 [了解]矩阵求导.png

    1 常见函数的导数求导公式.png

    2 导数的四则运算求导四则运算.png

    3 练习

    3.1 y = x^3-2x^2+sinx,求f`(x) 求导举例1.png

    3.2 y=ln(sinx), 求dy/dx求导举例2.png

    4 矩阵（向量）求导 [了解]矩阵求导.png

    参考链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Scalar-by-vector_identities

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          • 完整机器学习项目的流程（拓展阅读）
          • 独立同分布IID(independent and identically distributed)
        • 机器学习算法课程定位、目标
        • K-近邻算法
          • 1.1 K-近邻算法简介
          • 1.2 k近邻算法api初步使用
          • 1.3 距离度量
          • 1.4 k值的选择
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          • 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍
          • 1.7 特征工程-特征预处理
          • 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现
          • 1.9 总结
          • 1.10 交叉验证，网格搜索
          • 1.11 案例2：预测facebook签到位置
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          • 2.3 数学:求导
          • 2.4 线性回归的损失和优化
          • 2.5 梯度下降法介绍
          • 2.6 线性回归api再介绍
          • 2.7 案例：波士顿房价预测
          • 2.8 欠拟合和过拟合
          • 2.9 正则化线性模型
          • 2.10 线性回归的改进-岭回归
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          • 6.1 聚类算法简介
          • 6.2 聚类算法api初步使用
          • 6.3 聚类算法实现流程
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