指數(shù)函數(shù)積分公式？指數(shù)函數(shù)的積分公式是∫e^x DX=e^x C∫e^（-x）DX=-e^x C正弦積分公式？這里我們補(bǔ)充了一般指數(shù)函數(shù)的積分：y=a^x的積分是]（a^x）/ln（a）c]積分是微分

指數(shù)函數(shù)積分公式？

指數(shù)函數(shù)的積分公式是

∫e^x DX=e^x C

∫e^（-x）DX=-e^x C

正弦積分公式？

這里我們補(bǔ)充了一般指數(shù)函數(shù)的積分：

y=a^x的積分是

]（a^x）/ln（a）c]積分是微分的逆運(yùn)算，即知道函數(shù)的導(dǎo)數(shù)并對(duì)原函數(shù)求逆。在應(yīng)用中，積分函數(shù)不僅是求和，而且廣泛應(yīng)用于求和，一般來說，它是求曲線三角形的面積，這是由積分的特殊性質(zhì)決定的。它主要分為定積分、不定積分和其它積分。積分的主要性質(zhì)有線性、保號(hào)、極大極小、絕對(duì)連續(xù)、絕對(duì)積分等。

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

正弦積分是由積分定義的特殊函數(shù)。正弦積分是計(jì)算正弦積分函數(shù)值的常用方法，在本質(zhì)上常與余弦積分相比較。

正弦積分公式如下圖所示。

正弦函數(shù)的積分？

主要是線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對(duì)這些向量、矩陣和張量的運(yùn)算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)算法也使用大量線性代數(shù)。例如，線性回歸與線性代數(shù)密切相關(guān)。

從線性代數(shù)的觀點(diǎn)來看，主成分分析是對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行對(duì)角化。

尤其是當(dāng)你讀論文或想更深入的時(shí)候，概率論的知識(shí)是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈?zhǔn)揭?guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗(yàn)概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常講究“可微性”，因?yàn)榭晌⒛Ｐ涂梢杂锰荻认陆捣▋?yōu)化。梯度下降和導(dǎo)數(shù)是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機(jī)器學(xué)習(xí)是以統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)的，因此統(tǒng)計(jì)知識(shí)是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補(bǔ)充的內(nèi)容。

算法的核心是什么，數(shù)學(xué)就是算法嗎？

正弦函數(shù)的積分是-cosx C。

∫導(dǎo)數(shù)和積分是相互逆的，（-cosx）“=SiNx，

；∫sinxdx=-cosx C

??覺得這樣理解是不全面的，首先算法的核心是如何用抽象的數(shù)學(xué)模型來解決這個(gè)實(shí)際問題，而且實(shí)現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以說算法的核心是數(shù)學(xué)是基本準(zhǔn)確的。但是數(shù)學(xué)是算法這個(gè)說法就問題很大了。 數(shù)學(xué)包含的范圍非常廣，自己是一個(gè)自洽的系統(tǒng)，而且隨著人類的認(rèn)識(shí)的提高，數(shù)學(xué)也在發(fā)展，也發(fā)展了很多新的數(shù)學(xué)工具來幫我們解決實(shí)際問題。

所以說如果數(shù)學(xué)是背后的關(guān)于真理的理論，那么算法是部分真理被使用（通過代碼實(shí)現(xiàn)的方式）來幫我們解決一些特定的問題。 這是我的理解。

我認(rèn)為這種理解不全面。首先，算法的核心是如何用抽象的數(shù)學(xué)模型來解決這個(gè)實(shí)際問題，而實(shí)現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以算法的核心是數(shù)學(xué)，基本上是精確的。但是說數(shù)學(xué)是一種算法是一個(gè)大問題。數(shù)學(xué)涉及面很廣。它是一個(gè)自洽系統(tǒng)。隨著人類認(rèn)識(shí)水平的提高，數(shù)學(xué)也在不斷發(fā)展，許多新的數(shù)學(xué)工具被開發(fā)出來幫助我們解決實(shí)際問題。

因此，如果數(shù)學(xué)是它背后的真理理論，那么算法就是用部分真理來幫助我們解決一些具體問題。這是我的理解。