与机器学习相关的数学家，你认识几个？
机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。我们发布了一篇《机器学习的数学基础》，里面有很多数学公式是数学家的名字命名的，然而，好多人不知道那些数学家长什么样子。于是，我们搜集了十位数学家的资料（排名不分先后），看看大家能从图片中叫出几位数学家的名字来？
1.艾萨克·牛顿
英国著名物理学家，数学家，牛顿与戈特弗里德·威廉·莱布尼茨分享了发展出微积分学的荣誉。他也证明了广义二项式定理，提出了“牛顿法”以趋近函数的零点，并为幂级数的研究做出了贡献。
2.戈特弗里德·威廉·莱布尼茨
德国数学家，我们经常用到“牛顿-莱布尼茨公式”。
3.约瑟夫·拉格朗日
法国数学家，机器学习经常用到他创建的“拉格朗日对偶”、“拉格朗日中值定理”。
4.托马斯·贝叶斯
英国数学家，“贝叶斯公式”在机器学习中使用非常广泛。
4.西莫恩·德尼·泊松
法国数学家，数据分布中的“泊松分布”就是以他的名字命名。
5.布鲁克·泰勒
英国数学家，我们经常用到“泰勒公式”：
6.洛必达
法国数学家，在高等数学求极限的时候，我们经常用到“洛必达法则”。
7.卡尔·弗里德里希·高斯
德国数学家，在机器学习中他的名字肯定不会陌生，比如“高斯分布”、“高斯核函数”。
8.伯努利
瑞士数学家，“伯努利分布” 是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败，出现的概率为q=1-p，这种分布在人工智能里很有用。
9.德·摩根
英国数学家，在概率论里，我们经常用到“德. 摩根律”：
10.拉普拉斯
法国数学家，在概率论和数理统计中，“拉普拉斯分布”非常重要，该分布用于生物、金融和经济学方面的建模。
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