Pandas官方定义: pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language.

  Pandas是Python数据分析必备工具，实现数据分析的五个重要环节：

• 加载数据
• 整理数据
• 操作数据
• 构建数据模型
• 分析数据

Numpy（Numerical Python）官方定义：The fundamental package for scientific computing with Python.

Numpy是python的科学计算库，在矩阵乘法与数组性状处理上，Numpy有很好的性能，处理速度快。优点总结如下：

• Python科学计算基础库
• 可对数组进行高效的数学运算
• ndarray对象可以用来构建多维数组
• 能够执行傅里叶变换与重塑多维数组性状
• 提供了线性代数，以及随机数生成的内置函数

Matplotlib官方定义：Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible.

Matplotlib为数据可视化Python Package，根据Numpy提供的ndarray数据结构来绘制图像。

  深度前馈网络（Deep Feedforward Network，DFN），也叫做前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）或者多层感知机（Multilayer Perception，MLP），典型的深度学习模型。目标是拟合一个函数，如有一个分类器$y=f^{*}(x)$将输入$x$映射到输出类别$y$。深度前馈网将这个映射定义为$f(x,\theta)$，并学习这个参数$\theta$的值来得到最好的函数拟合。

  深度前馈网络（Deep Feedforward Network），也叫做前馈神经网络（Feedforward Neural Network）或者多层感知机（Multilayer Perception，MLP），典型的深度学习模型。卷积神经网络是一种专门的前馈网络。包含网络层、隐藏层和输出层。

  花书的理论性很强，在看完相关的理论后，感觉太过于抽象，于是结合实验进一步理解，在搜索了相关的实验例子中，选取了手写数字图像识别这一示例进行学习与推导。在总结相关理论之前，先演示手写数字图像识别的完整代码实现过程。

深度学习是机器学习的一个特定分支。

机器学习算法需要大量数值计算，通常是指通过迭代过程更新解得估计值来解决数学问题的算法，而不是通过解析过程推导出公式来提供正确解的方法。常见的操作包括优化和线性方程组的求解。

概率论用于表示不确定性声明的数学框架。人工智能领域，主要用于推理和统计分析AI系统行为。
概率论与统计学的区别，概率论和统计学解决的问题是可逆的。概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数。

线性代数，主要面向连续数学，而非离散数学。

《深度学习》本书所使用数学符号。