本文主要是介绍花书《deep learning》深度学习 学习笔记 深度学习历史趋势，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在这里送上花书中文版的开源地址：
github链接https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
缘起
抽象和形式化的任务对于人类是最困难的脑力任务之一，如:象棋、围棋，基于一定规则下进行对弈，但对于计算机而言却相对容易，你只需要告诉它规则，它是需要不断计算即可。但对于如何将非形式化的知识传递给计算机便是一个难题。
一开始人们尝试使用硬编码的方式去将整个世界形式化，似乎离散数学这门学科就是一个很好的例子，大量的抽象和形式化，还有如知识库（knowlege base）
人们又开始尝试让AI系统具备自己获取知识的能力，即从原始数据中提取模式的能力。这种能力被称为”机器学习(machine learning)“，如：逻辑回归（logistic regression）,朴素贝叶斯(naive Bayes)。
不同的表示方法得到的数据分布不同(左边是笛卡尔坐标下的，右边是极坐标下的)
实际上机器学习很大一部分是提
这篇关于花书《deep learning》深度学习 学习笔记 深度学习历史趋势的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
