Eindimensionale Analysis aus ersten Prinzipien
Der eigentliche Nutzen von Taylor im ML ist die Linearisierung: Man ersetzt eine widerspenstige nichtlineare Funktion durch ihre Tangente in der Nähe eines interessierenden Punktes. Über einen kleinen Bereich ist die lineare Näherung nahezu exakt, und lineare Dinge sind weitaus leichter zu analysieren, zu berechnen und zu durchdenken.
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