我从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得
大数据文摘作品
编译：新知之路、小饭盆、钱天培
今年8月，吴恩达的深度学习课程正式上线，并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程，这几门深度学习课程也是好评如潮。
在诸多粉丝中，加拿大国家银行金融市场的首席分析师RyanJ.Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得，总结了该系列课程的诸多精华。
今天，文摘菌就带大家一起来读一读这份“学霸“笔记。
首先来看一下Ryan对该课程的总体评价：
吴恩达先生（AndrewNg）的3门课程都超级有用，教会了我许多实用的知识。吴教授擅长过滤掉流行词汇，用一种清晰简洁的方式解释了一切。比如他阐明了监督式深度学习（superviseddeeplearning）只不过是一个多维的曲线拟合程序，而其他任何具有代表性的理解，如人类神经系统的通用参照，则有些太过玄乎了。
官方介绍说只需要有一些基本的线性代数和Python编程知识就可以听懂这些课程。然而我认为你还应该懂得矢量微积分（vectorcalculus），有助于懂得优化过程的内部机理。如果你不关心内部如何运行，只是
