邱锡鹏《神经网络与深度学习》学习笔记
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1.传统的机器学习和深度学习的最根本的区别就是 ：传统的机器学习是人为来选择特征，而深度学习是由网络自己进行特征的选择和学习。传统的机器学习是浅层学习。
2.神经网络可以看做一个通用的函数逼近器，一个两层的神经网络可以逼近任意的函数。
3.机器学习中常用的损失函数
4.经验风险最小化：
5.结构风险最小化：
6.似然函数是高斯分布函数的累乘
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