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# 图像分类
本教程源代码目录在[book/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/03.image_classification), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/168.html)
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## 背景介绍
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# 语义角色标注
本教程源代码目录在[book/label_semantic_roles](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/07.label_semantic_roles), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/178.html)
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## 背景介绍
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# 机器翻译
本教程源代码目录在[book/machine_translation](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/08.machine_translation), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/179.html)
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## 背景介绍
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# 个性化推荐
本教程源代码目录在[book/recommender_system](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/05.recommender_system), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/176.html)
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## 背景介绍
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# 情感分析
本教程源代码目录在[book/understand_sentiment](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/06.understand_sentiment), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/177.html)
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## 背景介绍
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# 词向量
本教程源代码目录在[book/word2vec](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/175.html)
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## 背景介绍
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# 线性回归
让我们从经典的线性回归(Linear Regression \[[1](#参考文献)\])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念。
本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/137.html)
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## 背景介绍
给定一个大小为`$n$`的数据集 `${\{y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}\}}_{i=1}^{n}$`,其中`$x_{i1}, \ldots, x_{id}$`是第`$i$`个样本`$d$`个属性上的取值,`$y_i$`是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标`$y_i$`可以被属性间的线性组合描述,即
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# 识别数字
本教程源代码目录在[book/recognize_digits](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits), 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书),更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/167.html)
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## 背景介绍
当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习(或深度学习)的入门教程,一般都是 [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集,包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。
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