微积分是机器学习领域的基础，它帮助我们在模型中优化参数、评估模型性能等。以下是关于机器学习中微积分的一些基础概念。
导数：导数可以用来表示函数在某一点的斜率。在机器学习中，导数常用于梯度下降算法中，帮助我们找到损失函数的最小值。
积分：积分可以用来计算曲线下的面积。在机器学习中，积分可以用于计算概率密度函数。
微积分公式
想要了解更多关于微积分在机器学习中的应用，可以阅读《机器学习中的微积分》。
微积分是机器学习领域的基础，它帮助我们在模型中优化参数、评估模型性能等。以下是关于机器学习中微积分的一些基础概念。
导数：导数可以用来表示函数在某一点的斜率。在机器学习中，导数常用于梯度下降算法中，帮助我们找到损失函数的最小值。
积分：积分可以用来计算曲线下的面积。在机器学习中，积分可以用于计算概率密度函数。
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