1 ，梯度下降 ： 总结求梯度 ： 偏导数向量和作用 ： 确定梯度下降的方向步长 ：每次下降多少距离2 ，学习率 ：定义 ： 就是上面说的步长，每次移动的距离大小 ： 最好是小一点，不适合过大1 ，小 ： 走得慢，效率低2 ，大 ： 走得快，计算的结果不准学习原则 ：1 ，小学习率 ： 步长小一点2 ，大学习次数 ： 学习的次数多一点3 ，学习率的变动 ：大步找谷底 ：范围内大步靠近 ：极值范围内

1 ，数据例子 ：14 个数字 ： 1,2,3,3,4,4,4,5,6,102 ，极差 ： 最大值 - 最小值10 - 1 = 93 ，平均数 ：定义 ： 总值 / 总数如图 ：4 ，方差 ： 数据的离散程度定义 ： 方差表示的是，数据的离散程度 ( 距离平均数的波动程度)如图 ：5 ，标准差 ： 数据的离散程度...

1 ，anaconda ： 是什么提供 python 环境提供 python 工具库2 ，anaconda ： 安装，卸载下载网址 ：https://www.anaconda.com/products/individual所有历史版本 ：https://repo.anaconda.com/archive/版本选择 ：Anaconda2-4.2.0-Windows-x86_64.exe安装步骤 ：下

1 ，矩阵的转置 ：定义定义 ：行变列，列变行例如 ：2 ，转置后的计算结果 ：(AT)T = A(A+B)T = AT + BT(xA)t = XAT注意 ： 内积(AB)T = ATBT如图 ：3 ，矩阵的行列式 ： 前提 ( 方阵 )前提 ： 矩阵必须是方阵，行列式才有意义4 ，行列式的结果计算 ： 代数运算二阶行列式 ： 遵守对角线法则三阶行列式 ：遵守对角线法则n 阶行列式 ：1 ，计算

1 ，正态分布 ：公式 ：图 ：意义 ：μ ： 平均数derta ： 标准差2 ，期望 ：射手打中几环的概率 ：期望 ： 假设打 100 次，他大概能射中的平均分数是多少 ？

1 ，例子 ：匀变速运动的瞬时速度物理公式 ：2，导数的几何意义 ： 斜率意义 ：斜率斜率 ： 什么意思 ( k = tanx )1 ，斜率，表达的是角度2 ，k = tanx3 ，三角函数 ：定义 ：4 ，函数的求导法则 ：记住 ：例题 ： 和差积商的导数5 ，复合函数求导 ：定义 ：两个函数的导数的乘积例子 ：例子 ：6 ，高阶导数 ：高阶导数 ： 求导再求导例如 ： 2 阶导数...

1 ，真实值函数推导 ： 真实值正态曲线定义 ： 跟数据曲线很相似的函数个人思考 ：1 ，目的 ： 得到数据的正态分布图2 ，已知 ： 高斯分布图 ( 误差分布图符合正态分布，也就是搞碎分布 )3 ，怎么样得到 ： 将计算公式，带入到误差公式4 ，参数解释 ：exp ：e ，自然对数θ ： 参数矩阵sigma ： 标准差理论知识 ：思考结论 ：2 ，似然函数，意义 ： 当前样本的概率真实值函数 ：

1 ，π ： np.pi代码 ：if __name__ == '__main__':print(np.pi)=================3.1415926535897932 ，e ：np.e代码 ：if __name__ == '__main__':print(np.e)=================2.7182818284590453 ，次方 ： np.power(a,3)代码 ：if

1 ，二元函数 ： 几何意义集合意义 ：一个曲面定义域 ： D 为定义域值域 ： M 曲面2 ，二元函数偏导数 ：几何意义偏导数 ： 对一个变量的导数例子 ：理解 ：1 ，函数 z=f(x,y) 代表曲面2 ，用 y=y0 截一下，得到一条曲线3 ，在这条曲线上，对 x 求导，得到的依然是斜率4 ，本质 ： 依然是线的斜率，x 偏导数是针对 x 的斜率5 ，y 偏导数是针对 y 的斜率3 ，二元函

1 ，调色板 ： 介绍颜色很重要color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色color_palette()不写参数则默认颜色set_palette()设置所有图的颜色2 ，10 个基本颜色 ：deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind使用 ：if __name__ == '__main__':current_palette