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第一章：概述1.1.2 连接主义、符号主义1.1.4 逐层预训练1.1.5深度学习用武之地1.分类 Andrew Ng （Rain, et al.2009）2.结构分类 实时翻译 邓力（socher,et al 2013）(socher,et al.2012)(Devlin,et al.2014) Skype translate介绍：http://www.msra.cn/zh-cn/rese

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该书主要讲了人工智能经历的三次浪潮，第一次是在20世纪50年代末到20世纪60年代初，以推理和搜索为主要方向，能够解决的为题被称为‘toy problem”。20世纪70年代进入寒冬。第二次浪潮在20世纪，80年代，“知识”的导入使得计算机更加聪明，并且出现了专家系统。1995年再次进入寒冬。第三次浪潮在21世纪开始，以机器学习与特征表示学习为主，得益于互联网的兴起，使得研究可以使用海量数

第一章：概述       1.1.2 连接主义、符号主义1.1.4 逐层预训练1.1.5深度学习用武之地1.分类 Andrew Ng （Rain, et al.2009）2.结构分类 实时翻译 邓力（socher,et al 2013）(socher,et al.2012)(Devlin,et al.2014)               Skype translate介绍

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Normal Equations 的由来假设我们有m个样本。特征向量的维度为n。因此，可知样本为{(x(1),y(1)), (x(2),y(2)),... ..., (x(m),y(m))},其中对于每一个样本中的x(i),都有x(i)={x1(i), xn(i),... ...,xn(i)}。令 H(θ)=θ0 + θ1x1 +θ2x2 +... + θnxn，则有

Deep learning：一(基础知识_1) 　　前言:　　最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial，据说这个教程写得浅显易懂，也不太长。不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识，见网页：http://openclassroom.stanford.edu/Main

第一章 绪论事件：199602卡斯帕罗夫VS深蓝胜，1997卡斯帕罗夫VS深蓝败，2006年浪潮天梭VS棋手联队胜。神经网络的基本功能：联想记忆、非线性映射、分类和识别、优化计算、知识处理。

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对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习  http://blog.youkuaiyun.com/viewcode/article/details/8794401特征选择常用算法综述 http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html

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