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機器學習的基礎是數學

更新时间：2025-11-29 10:28:46

機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）1

一、導數定義

導數和微分的概念

機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）2

二、左右導數導數的幾何意義和物理意義

函數()在0處的左、右導數分别定義為:

機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）3

三、函數的可導性與連續性之間的關系

函數()在0處可微⇔ ()在0處可導。
若函數在點0處可導，則 = ()在點0處連續，反之則不成立。即函數連續不一定可導。
′(0)存在⇔ ′−(0) = ′ (0)

四、平面曲線的切線和法線

切線方程

機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）4

法線方程

機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）5

五、四則運算法則

設函數 = ()， = ()在點可導，則:

機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）6

六、基本導數與微分表

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機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）8

機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）9

七、複合函數，反函數，隐函數以及參數方程所确定的函數的微分法

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機器學習的基礎是數學（機器學習之高等數學總結上）11

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八、常用高階導數公式

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