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第1章 一无所知的魔镜 2

1-1 王后与魔镜的出场 2

1-2 尝试机器学习 6

知识专栏 什么是机器学习 9

1-3 数据是机器学习的条件 10

知识专栏 机器的自己学习 13

第2章 美丽的秘诀 15

2-1 魔镜的回答 15

知识专栏 数学的重要性 19

2-2 挑战回归问题 20

知识专栏 机器能和人一样吗？ 26

2-3 描述美丽程度的函数 27

知识专栏 机器学习的老师 36

第3章 挑战最优解 38

3-1 学习热情高涨的王后 38

知识专栏 要善于学习好的算法 48

3-2 模型的力量 49

知识专栏 训练用数据和测试用数据 53

3-3 寻找新的特征量 54

知识专栏 函数的复杂性 61

3-4 人工神经网络 62

知识专栏 大脑的信息处理机能 65

第4章 挑战深度学习 67

4-1 多层神经网络 67

知识专栏 深度学习的提出 75

4-2 防止过度学习 76

知识专栏 要战胜过度学习 80

4-3 批量学习与在线学习 81

知识专栏 概率梯度下降法 91

第5章 预测未来 93

5-1 魔镜的识别能力 93

5-2 寻找边界条件 95

知识专栏 支持向量机的通用性 101

5-3 数据可以分割到什么程度？ 102

知识专栏 能够实现空间变形的内核法 106

5-4 填补空数据 107

知识专栏 数据的由来 114

5-5 挖掘数据中的本质 115

知识专栏 简洁性与人的直觉 121

第6章 无所不能的魔镜 123

6-1 图像数据的重要性 123

知识专栏 磁铁也能机器学习？ 125

6-2 基于玻尔兹曼机器学习的图像处理方法 126

知识专栏 机器学习和统计力学 141

6-3 获取更加复杂的特征 142

知识专栏 变分原理 147

6-4 多彩世界中的隐含变量 148

知识专栏 数据的采集 154

6-5 寻找复杂数据的本质 155

知识专栏 Hinton的故事 166

第7章 看脸识美人 168

7-1 万能的魔镜 168

7-2 原来魔镜是这样工作的 179

魔镜的制作方法（参考书籍推荐） 185

后序 192