花书《deep learning》是深度学习领域的重要资源

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缘起

抽象和形式化的任务对人类而言确实充满挑战性，在国际象棋、中国象棋等复杂游戏中需要遵循特定规则进行对弈；但对于计算机来说则相对容易得多，在这种情况下你只需向它提供规则即可；然而如何使这种无法用形式语言简洁表达的知识能被机器理解和处理，则是一项具有挑战性的技术问题。

一开始人们最初采用的是硬编码的方式去构建一个完整的模型，并认为这充分展现了预设规则下的完整性和严谨性；例如离散数学这一门学科就可以很好地诠释这种思维方式；深入探讨了大量抽象概念并致力于系统的结构化处理；此外还需要结合一些现有的技术手段来实现这一目标；其中涉及到了大量复杂的理论推导以及对现有知识体系的深入研究

人们又开始致力于使AI系统发展出自主学习能力，并通过分析大量原始数据来提取其中隐藏的模式。这种技术特征被称为"机器学习(machine learning)"技术体系，在具体应用中可采用如下的核心方法：**逻辑回归（logistic regression）以及朴素贝叶斯(naive Bayes)**等算法进行建模与分类分析。

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