第1部分 应用数学与机器学习基础

本书这一部分将介绍理解深度学习所需的基本数学概念。我们从应用数学的一般概念开始，这能使我们定义拥有许多变量的函数，找到这些函数的最高点和最低点，并量化信念度。

接着，我们描述机器学习的基本目标，并描述如何实现这些目标。我们需要指定代表某些信念的模型、设计衡量这些信念与现实对应程度的代价函数以及使用训练算法最小化这个代价函数。

这个基本框架是广泛多样的机器学习算法的基础，其中也包括非深度的机器学习方法。在本书的后续章节，我们将在这个框架下开发深度学习算法。