泰勒級數：用多項式函數逼近光滑函數。

泰勒級數的原理出于很樸素的想法：把一切函數表達式都轉化為多項式函數來近似，尤其是復雜函數。

通俗的理解：把質的困難轉化成量的復雜。展開前求解函數的值很困難，展開后是冪函數的線性組合，雖然有很多很多項，但是每一項都是冪函數，因此每一項都容易求解。于是只要對展開后的求和，就能得到展開前的函數的值。

機器學習算法的本質上是優化問題求解，如梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等常見的優化方法，這些都離不開泰勒級數的應用。

參考：

http://www.matongxue.com/madocs/7.html#/madoc

總結

以上是生活随笔為你收集整理的泰勒级数的理解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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