1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。
2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。
“梯度”：是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。沿着梯度向量的方向，更加容易找到函数的最大值。反过来说，沿着梯度向量相反的方向，梯度减少最快，也就是更加容易找到函数的最小值。
“梯度下降”：比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个局部的山峰低处。梯度下降不一定能够找到全局的最优解，有可能是一个局部最优解。当然，如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的解就一定是全局最优解。
“贝叶斯定理”：其实这个的定理就是当你求 A条件下B1的概率 时，通过相反方面来求，用 B1条件下A的概率 除以 所有B条件下A的概率，即 ：
