【机器学习】机器学习中25个最重要的数学定义（公式、代码实现）

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这些数学定义构成了数据科学/机器学习/深度学习的重要基础，从优化算法到概率分布，从特征工程到模型评估，它们在数据科学的各个环节都发挥着关键作用。理解和掌握这些定义，对于深入学习和应用数据科学技术至关重要。 1. 梯度下降（Gradient Descent） 公式 讲解 梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。其中， 是第 次迭代的参数， 是学习率， 是损失函数 在 处的梯度。它通过不断沿着梯度的反方向更新参数，来逐步接近损失函数的最小值。 代码实现（Python） import  numpy  as  np # 假设的损失函数 def   loss_function (theta) :      return  theta** 2 # 损失函数的梯度 def   gradient (theta) :      return   2  * theta theta =  5    # 初始参数 learning_rate =  0.1 epochs =  100 for  _  in  range(epochs):     theta = theta - learning_rate * gradient(theta) p ………………………………