中档题 ​

☀️在完成了基础入门之后，欢迎来到机器学习的题目！所有无需提交的题目也请你认真思考。

1.基础知识 ​

难度

难度

：考查态度

无需提交部分 ​

• 强烈建议先学习一些基本的📐微积分，线性代数知识，包括但不限于梯度以及梯度的链式法则、泰勒公式、矩阵的基本操作（如矩阵乘法、矩阵求导）
• 📺机器学习网课建议吴恩达机器学习：https://www.bilibili.com/video/BV1Bq421A74G?vd或者李宏毅机器学习：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP?vd
• 📖线性代数建议看Gilbert Strang的 Introduction to Linear Algebra，机器学习书籍建议《动手学深度学习》：《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation
• 📌机器学习网课和书籍一般根据个人情况选择其一即可
• 学习使用 Markdown（一种轻量级标记语言）和 LaTeX（数学公式的表示方法）的基本语法
• 使用 Anaconda 创建虚拟环境，在其中安装如pytorch等常用的库，在你的pycharm中使用这个虚拟环境（有点繁琐，但必须要完成）

（以下会在面试中考察）

• 了解目前机器学习/深度学习是什么，分为哪些板块？它们主要使用什么算法？请大致讲出他们的学习方式和区别。
• 了解目前机器学习/深度学习应用的方向有哪些，每个方向请指出一两个具体应用。

需要提交部分 ​

（以下问题请结合公式说明）

1. 什么是偏导数？梯度和偏导数有什么联系？
2. 梯度下降是什么？反向传播是什么？
3. 泰勒公式又是什么？
4. 矩阵和高中遇到的向量有什么联系？
5. 它们在机器学习中的作用？

回答要求 ​

1. 不允许直接摘抄别人的劳动成果
2. （加分）公式使用LaTeX格式

提交方式 ​

将题目中要求的提交的总结内容利用 Markdown 格式进行编辑，并存为 PDF 文件。将其与你的源代码一起提交至邮箱：glimmerml@163.com

pdf文件名要求：姓名-学号-中档题01.pdf

出题人 ​

皇家饼干（学长）

QQ: 3081962771