反向传播和梯度下降的数学原理，及相关公式的推导，里面能够学习到数学原理。

神经网络反向传播算法的推导

机器学习代码编写 机器学习算法的数学推导和纯Python代码实现。

机器_学习_代码_实现 基于NumPy的机器学习算法的Python代码实现。

实验目录一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍二、手工数学推导三、拉格朗日乘子法的有约束情况四、手工数学推导,考虑有约束情况的比较五、参考文献 一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子λ代表当约束条件变动时，目标函数极值的变化。是一种经典的求解条件极值的解析方法，求函数f(x1,x2,…)在约束条件g(x1,x2,…)=0下的极值的方法。这种引进待定乘子，将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优问题的做法，称为拉格朗日乘子法，又叫升维法。 等式约束条件 设目标函数为f(x)，约束条件为hk(x)，形如 s.t. 表示subject to ，“受限于”的意思，l表

在实际问题中，经常遇到需要考虑多变量与多变量直接相互依赖关系的问题。偏最小二乘法（PLS）提供了一种多元线性回归建模的方法，尤其适用于当自变量维度很高，而样本维度很低，并且自变量内部存在多重相关相关性的情况。本文详细分析了偏最小二乘的数学原理，并附了详细的数学推导过程，最后从几何的角度评价了这种方法的合理性。

大学生

这是法国某大学数学研究所开发的开源智能推导程序（开源），可以推导积分、矩阵、微分方程的解，也可以推导结果转化为图形动画，和以fortran、C、java等程序运行的源代码，是随身的不要工资的数学秘书和程序猿

数据库的理论知识，着重讲解数据库结构设计时的依赖关系推导方法，介绍何为一范式、二范式、三范式等，适合数据库学习者。