如果你在Coursera上学习过如我的机器学习MOOC之类的机器学习课程，或者你有应用监督学习的经验，那么你就能理解本文。
我假设你熟悉监督学习：使用带标记的(x, y)训练样例，得到一个x映射到y的函数(y = f(x), 通过机器学习获取f这个函数表达式)，监督学习算法包括线性回归，逻辑回归和神经网络。机器学习有许多形式，但现在机器学习的大部分实用价值都来自监督学习。
我会不时的提到神经网络(也称作深度学习)。你只需要了解它们的基本概念就可以进行本书的学习。
如果 你不熟悉这里涉及的几个概念，请学习Coursera上面机器学习前三周的视频课程 。
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本文标题：先决条件和符号表示(译)
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