Cálculo de uma variável a partir dos primeiros princípios
O verdadeiro proveito de Taylor em ML é a linearização: substituir uma função não-linear renitente pela sua reta tangente perto de um ponto de interesse. Num pequeno intervalo, a aproximação linear é quase exata, e o que é linear é muito mais fácil de analisar, calcular e compreender.
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