Calcolo a una variabile dai primi principi
La vera ricompensa di Taylor nell'ML è la linearizzazione: sostituire una funzione non lineare ostinata con la sua retta tangente vicino a un punto di interesse. Su un piccolo intervallo l'approssimazione lineare è quasi esatta, e le cose lineari sono molto più facili da analizzare, calcolare e ragionare.
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