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]積分是微分的逆運算，即知道函數(shù)的導數(shù)并對原函數(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、極大極小、絕對連續(xù)、絕對積分等。

機器學習需要哪些數(shù)學基礎(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)在最流行的機器學習模型，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，都是對這些向量、矩陣和張量的運算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機器學習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)的觀點來看，主成分分析是對協(xié)方差矩陣進行對角化。

尤其是當你讀論文或想更深入的時候，概率論的知識是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈式規(guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗概率、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”，因為可微模型可以用梯度下降法優(yōu)化。梯度下降和導數(shù)是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機器學習是以統(tǒng)計方法為基礎(chǔ)的，因此統(tǒng)計知識是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學生都應(yīng)該學過這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補充的內(nèi)容。

算法的核心是什么，數(shù)學就是算法嗎？

正弦函數(shù)的積分是-cosx C。

∫導數(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)學模型來解決這個實際問題，而且實現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以說算法的核心是數(shù)學是基本準確的。但是數(shù)學是算法這個說法就問題很大了。 數(shù)學包含的范圍非常廣，自己是一個自洽的系統(tǒng)，而且隨著人類的認識的提高，數(shù)學也在發(fā)展，也發(fā)展了很多新的數(shù)學工具來幫我們解決實際問題。

所以說如果數(shù)學是背后的關(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)學模型來解決這個實際問題，而實現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以算法的核心是數(shù)學，基本上是精確的。但是說數(shù)學是一種算法是一個大問題。數(shù)學涉及面很廣。它是一個自洽系統(tǒng)。隨著人類認識水平的提高，數(shù)學也在不斷發(fā)展，許多新的數(shù)學工具被開發(fā)出來幫助我們解決實際問題。

因此，如果數(shù)學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。