深度学习：历史、数学与应用入门（Adaptive Computation系列）

《深度学习》(Adaptive Computation and Machine Learning series) 是一本专为学生和从业者设计的教材，旨在帮助他们理解和掌握机器学习领域，特别是深度学习这一核心技术。该书由一群专业人士编著，旨在适应不断发展的深度学习领域，反映了近年来深度学习领域的历史趋势。 在书中，作者首先介绍了书籍的目标读者群，强调了深度学习在当今大数据时代的重要性和快速发展。章节涵盖了深度学习历史中的关键里程碑，如神经网络名称的变化与命运起伏，以及数据量、模型规模、精度和对现实世界影响的不断提升。这些部分突出了技术进步如何驱动了深度学习的革新。 第一部分深入浅出地讲解了应用数学与机器学习的基础知识。第二章详述了线性代数概念，包括标量、向量、矩阵和张量的基本操作，矩阵和向量的乘法，以及特征分解、奇异值分解和Moore-Penrose伪逆等重要概念。这些是理解深度学习模型的基础，如卷积神经网络和多层感知器。 第三章则探讨了概率与信息论，解释了为什么在处理不确定性时需要概率方法，以及随机变量、概率分布、边缘概率、条件概率等基本概念。通过伯努利分布、多类诺伊曼分布和高斯分布等实例，读者能够了解到这些理论在实际问题中的应用，如贝叶斯分类和深度学习中的正则化。 全书结构严谨，内容翔实，不仅适合初学者系统学习深度学习，也适合有一定基础的工程师和研究人员进一步深化理解。同时，由于该版本为草稿，意味着它可能包含最新研究成果和教学方法，对于学术研究和教学实践具有很高的参考价值。由于版权原因，读者需注意其非商业用途的使用限制。