微积分是理解机器学习算法背后的数学原理的关键。以下是微积分在机器学习中的几个主要应用：
- 导数：用于优化算法，例如梯度下降法。
- 积分：用于计算概率分布和估计数据集的体积。
- 极限：用于理解函数的行为，例如收敛性。
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如果您想更深入地了解微积分在机器学习中的应用，可以参考以下教程：
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中心极限定理是微积分在统计学习中的一个重要概念。
希望这些内容能够帮助您更好地理解微积分在机器学习中的应用。
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