機器學習，需要一定的數學基礎，也需要一定的代碼能力。機器學習算法里面有很多數學公式是數學家的名字命名的，然而，好多人不知道那些數學家長什么樣子。于是，我們搜集了十位數學家的資料（排名不分先后），看看大家能從圖片中叫出幾位數學家的名字來？

1.艾薩克·牛頓

英國著名物理學家，數學家，牛頓與戈特弗里德·威廉·萊布尼茨分享了發展出微積分學的榮譽。他也證明了廣義二項式定理，提出了“牛頓法”以趨近函數的零點，并為冪級數的研究做出了貢獻。

2.戈特弗里德·威廉·萊布尼茨

德國數學家，我們經常用到“牛頓-萊布尼茨公式”。

3.約瑟夫·拉格朗日

法國數學家，機器學習經常用到他創建的“拉格朗日對偶”、“拉格朗日中值定理”。

4.托馬斯·貝葉斯

英國數學家，“貝葉斯公式”在機器學習中使用非常廣泛。

4.西莫恩·德尼·泊松

?法國數學家，數據分布中的“泊松分布”就是以他的名字命名。

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5.布魯克·泰勒

英國數學家，我們經常用到“泰勒公式”：

6.洛必達

法國數學家，在高等數學求極限的時候，我們經常用到“洛必達法則”。

7.卡爾·弗里德里希·高斯

?德國數學家，在機器學習中他的名字肯定不會陌生，比如“高斯分布”、“高斯核函數”。

8.伯努利

瑞士數學家，“伯努利分布” 是一種離散分布,有兩種可能的結果。1表示成功，出現的概率為p(其中0<p<1)。0表示失敗，出現的概率為q=1-p，這種分布在人工智能里很有用。

9.德·摩根

?英國數學家，在概率論里，我們經常用到“德. 摩根律”：

10.拉普拉斯

法國數學家，在概率論和數理統計中，“拉普拉斯分布”非常重要，該分布用于生物、金融和經濟學方面的建模。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】与机器学习算法公式相关的数学家，你认识几个？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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