机器学习中的数学(一)--基础数学与基本微分学

写在前面       《机器学习中的数学》系列主要列举了在机器学习中用到的较多的数学知识，包括微积分，线性代数，概率统计，信息论以及凸优化等等。本系列重在描述基本概念，并不在应用的方面的做深入的探讨，如果想更深的了解某一方面的知识，请自行查找研究。     第一部分主要讲述了机器学习过程中应用比较多的基础数学知识与基本微分学知识，主要包括求和求积函数，对数函数的基本运算，一元函数与多元函数的微分，

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