我们观测世界，得到了一些数据，我们要从这些数据里面去找出规律来认识世界，一般来说，在概率上我们有一个一般性的操作步骤 1. 观测样本的存在2. 每个样本之间是独立的3. 所有样本符合一个概率模型 我们最终想要得到的是一个概率密度的模型，有了概率密度模型以后，我们就可以统计预测等非常有用的地方，因此，首要任务是找出一些概率分布的概率密度模型。我们来分析一下上面的三个步骤，第一第二都很好解决，关于第三

人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。什么是神经网络呢？网上似乎缺乏通俗的解释。前两天，我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning），意外发现里面的