机器学习第八讲：向量/矩阵 → 数据表格的数学表达，如Excel表格转数字阵列

机器学习第八讲：向量/矩阵 → 数据表格的数学表达，如Excel表格转数字阵列

资料取自《零基础学机器学习》。
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关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南

一、爬山GPS导航仪比喻 🧭（教材第八章引入案例¹）

类比过程：

这个导航过程就是微积分中的「梯度下降」算法原理

二、火箭发射最佳角度解密 🚀

需求场景²：寻找发射角度θ使飞行高度最大
设高度公式：
$$H(\theta )=\frac{v^2{\sin }^2\theta }{2g}$$

求导找极值：
① 求导：$\frac{dH}{d\theta }=\frac{v^2\sin 2\theta }{g}$
② 令导数为0：$\sin 2\theta =0$ ⇒ $\theta =45^{\circ }$

graph LR
    A[初始角度30°] --> B[导数为正→需增大角度]
    C[角度50°] --> D[导数为负→需减小角度]
    B & D --> E[最优解45°]

三、核心运算工具箱 ⚙️

1. 导数：变化率的显微镜

   # 代码示例：计算函数在x=2处的导数
   def f(x):
       return 3*x**2 + 2*x +1
   h = 0.0001  # 极微小变化量
   derivative = (f(2+h) - f(2))/h  # 计算结果≈14
   

2. 梯度下降流程图（教材第八章图例³）

四、AI训练实战模拟 🤖

场景：训练智能秤自动校正误差
损失函数：$L(w)=(真实重量-w\times 感应值{)}^2$

梯度下降步骤：

1. 初始化权重w=0.8
2. 计算梯度：$\frac{dL}{dw}=-2(真实值-w\times 感应值)\times 感应值$
3. 更新公式：$w_{新}=w-学习率\times 梯度$
4. 重复直到梯度接近于0

五、现实世界优化舞台 🌍

六、常见翻车现场警示 🚧（教材第八章误区⁴）

1. 步长灾难

2. 局部最优陷阱
   就像掉进火山口以为到达地球最低点，实际还有马里亚纳海沟

3. 维度诅咒
   优化手机参数时涉及1000个变量 → 搜索空间比宇宙原子还多

七、高阶技巧补给站 ⛽️

动量加速法（教材第八章进阶内容⁵）：

应用对比：

八、知识精髓总结 💎

微积分是量化决策的数学引擎，通过动态感知变化趋势引导系统不断逼近全局最优解（教材第八章核心结论¹）

（典型案例：Tesla自动驾驶系统通过微分方程实时优化行驶轨迹🚗）

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