機器學習中的數學：洛必達法則（能力工場小馬哥）
通俗地講，求極限的本質是分子與分母“比階”，比誰的速度快。
就像分子分母在跑道上進行趨於0或者無窮的賽跑，我們旁觀者想搞清楚他們
1.誰贏了？（極限是大於一還是小於一？）
2.他們是差不多同時撞線還是領先者領先好幾個身位到達終點？（同階還是高階？）同時撞線差了多少？（同階的話極限到底是幾？）
但問題在於我們肉眼的判斷能力有限，只知道兩人的運動情況（函數在某點附近的表達式）。洛必達法則告訴我們，在一定的條件下，我們可以用放慢鏡頭的辦法（分子分母公平降階）判斷出兩者誰跑得快，快多少。每求一次導相當於鏡頭慢了一倍，這樣慢下去，兩者沖線的情況最終就越來越清晰。
當然這種放慢鏡頭的辦法不是每次都靈的。如果因為技術原因慢鏡頭在沖線前後不能放（函數不存在一個可導的鄰域），或者放了慢鏡頭後因為什麽原因分辨不出來（洛必達完了極限反而不存在）或者他們中間摔倒了根本沒有沖線（不是0比0或者無窮比無窮），那麽再去放慢鏡頭也對知道比賽結果無濟於事。
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