机器学习过程 函数连续跟可导的关系？
函数连续跟可导的关系？
函数可以连续；函数连续不一定可微；间断函数不一定可微。关于可微导数与函数连续性的关系：1。连续函数不一定是可微的。
2. 可微函数是连续函数。
3. 导数函数越高，曲线越平滑。
4. 有些函数处处连续，但处处不可微。左导数和右导数的存在性和“相等性”是函数此时可微的充要条件，而不是左极限=右极限（左极限和右极限都存在）。连续性是函数的值，可微性是函数的变化率，当然，可微性是一个更高的层次。扩展数据单边连续的几何意义：一般来说，函数在点x0处是左连续的，对应于函数曲线上的点m（x0，f（x0）），点m与左侧的函数曲线无缝连接，没有任何间隔。同样，理解正确的连续性。例如，函数y=x在点x=-1的区间[-1,1]中右连续，在点x=1中左连续。另一个例子是函数y=| x |/x在x=0时不是左连续或右连续的。
距离可以用负数表示吗？
假设我们的超平面可以用下面的公式来表示
那么对于平面上的任意两点，我们就可以得到
1）
2）
通过减去上面两点，我们就可以得到
对于空间中不属于超平面的任何点，我们如何得到它到超平面的距离？
我们可以连接点和点，得到，乘以超平面的法向量，然后除以法向量的长度，我们可以得到
上面的公式变成1）我们可以得到下面的公式
这里我们不考虑公式的正负，因为距离是正的，因此我们结合向量机本身的假设，将数据集上的几何距离定义为超平面与数据集中所有点之间的最小间隔。
好吧，在三级方程式中就少了一个。我不认为函数间隔严格地说是从一个点到一个平面的距离，因为它没有去掉法向量的长度。如果我们现在改变W和B，函数区间会改变，但几何区间不会改变，但另一方面，如果我们把它设为1，函数区间和几何区间实际上是一样的。
在我看来，理解几何间隔是如何推导出来的是很重要的。根据定义知道函数区间。
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