數學基本概念
素數：質數（prime number）又稱素數，有無限個。在大於1的自然數中，除了1和它本身以外不再有其他因數。
歐拉函數：對正整數n，歐拉函數是小於n的正整數中與n互質的 數 的數目。
從上式來看，要先找到 x 的所有的質因數。然後才能用上式求其歐拉函數。
註意：每種質因數只一個。 比如12=2*2*3那麽φ（12）=12*（1-1/2）*(1-1/3)=4
極大似然估計：
極大似然估計是建立在這樣的思想上：已知某個參數能使這個樣本出現的概率最大，我們當然不會再去選擇其他小概率的樣本，所以幹脆就把這個參數作為估計的真實值。
歐氏距離：
歐幾裏得度量（euclidean metric）（也稱歐氏距離）是一個通常采用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離）。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點之間的實際距離。
二維空間的公式
其中，
為點
與點
之間的歐氏距離；
為點到原點的歐氏距離。
三維空間的公式
最小二乘法（最小平方法）：
https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51589143
最小二乘估計法，又稱最小平方法，是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘估計法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。
假設身高是變量X，體重是變量Y，我們都知道身高與體重有比較直接的關系。生活經驗告訴我們：一般身高比較高的人，體重也會比較大。但是這只是我們直觀的感受，只是很粗略的定性的分析。在數學世界裏，我們大部分時候需要進行嚴格的定量計算：能不能根據一個人的身高，通過一個式子就能計算出他或者她的標準體重？
接下來，我們肯定會找一堆人進行采用（請允許我把各位當成一個樣本）。采樣的數據，自然就是各位的身高與體重。（為了方便計算與說明，請允許我只對男生采樣）經過采樣以後，我們肯定會得到一堆數據
得到這堆數據以後，接下來肯定是要處理這堆數據了。生活常識告訴我們：身高與體重是一個近似的線性關系，用最簡單的數學語言來描述就是y=β0+β1x。於是，接下來的任務就變成了：怎麽根據我們現在得到的采樣數據，求出這個β0與β1呢？這個時候，就輪到最小二乘法發飆顯示威力了。
為了計算β0,β1的值，我們采取如下規則：β0,β1
應該使計算出來的函數曲線與觀察值的差的平方和最小。用數學公式描述就是：
其中，yie表示根據y=β0+β1x估算出來的值（估計值），yi是觀察得到的真實值。
求導，結束。
數學基本概念