预备知识和注释 如果你有学习过机器学习课程，比如我在Coursera上的的机器学习MOOC，或者如果你有应用监督学习的经验，你也将能够理解这段文字。 我假设你熟悉监督学习（supervised learning）：使用标记的训练样本（x，y）去学习一个从x映射到y的函数。 监督学习算法包括线性回归（linear regression），逻辑回归（logistic regression）和神经网络（neural networks）。 机器学习的形式有很多，但是现如今大部分机器学习的实用价值来自于监督学习。 我将经常提到神经网络（也称为“deep learning”）。你只需要遵循本问对它是什么有一个基本的理解就可以了。 如果您不熟悉这里提到的概念，请观看在Coursera上前三周 机器学习视频课程http://ml-class.org
