3、先决条件和符号
如果你学过机器学习课程，比如Coursera上的机器学习MOOC，或者你有使用过监督学习的经验，你就能理解这篇课文。
我假设你熟悉监督学习:使用标记的训练样例（x, y）学习一个从x映射到y的函数。监督式学习包括线性回归（linear regression），对数几率回归（也叫逻辑回归，logistic regression）和神经网络（neural networks）。机器学习的形式有很多种，但今天大多数机器学习的实际应用都是监督式学习。
这本书里，我将频繁地提及神经网络（nerual networks）（也被称为“深度学习（deep learning）”）。你只需要对他们有一个基本的理解。
如果你不熟悉这里提到的概念，可以看一下Coursera上Machine Learning课程（网址：http://ml-class.org）前三周的视频。