前言
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
一、导数、微分、积分
- 导数
导数是一个值，即函数在某一点的一个变化率；而导函数，是函数上每一个点都对应一个变化率的值，这个变化率的值构成一个函数，我们叫导函数。很明显，它刻画了函数在某点时，因变量随自变量变化的变化率情况
导数的几何意义就是切线的斜率 - 微分：
微分和导数显然不是一个东西，导数是一个极限值，一个变化率。而微分是函数因变量的增量近似值。
- 积分：
微积分用一句话来概括起来，微分就是你开车时的瞬时速度，积分就是你开完车之后里程。总里程是需要瞬时速度一小点一小点叠加起来的
二、方向导数和梯度
梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
方向导数是一个数，
三、泰勒展开公式
五、概率论相关知识（条件概率、期望）
条件概率：是指事件A在另外一个事件 B 已经发生条件下 的发生概率。 条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。
期望： 也就是所说的平均值