机器学习公式详解（第2版）
周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。《机器学习公式详解（第2版）》是《机器学习公式详解》（俗称“南瓜书”）的第2版。
相较于第1 版，《机器学习公式详解（第2版）》对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。
?内容简介
全书共16 章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。《机器学习公式详解（第2版）》思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
?编辑推荐
★ 320个公式的详细推导解析。
在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后，第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。
★ 机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！
延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读：新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解，进一步照顾数学基础薄弱的读者。
★ 以开源方式多人协作，内容品质已被广大读者认可。
“南瓜书”PDF版开源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2，“南瓜书”纸质版出版2年后，16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万，经过开源教程、图书及视频的充分迭代后，形成第2版“南瓜书”，质量已被广大读者充分验证。
★ 俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐。
?专业书评：
写此序之时，我们正面临ChatGPT带来的一场技术革命。个人认为，这场革命将会不断持续下去，其影响将十分深远，会触及整个社会的方方面面。我相信人工智能再也无法走出大家的视野。了解、理解人工智能将会成为每个人最基本的能力。大家知道，机器学习是这些年来人工智能中最核心的技术。学好机器学习，也将是学好人工智能的关键所在，而这《机器学习公式详解（第2版）》会助你一臂之力。
——王斌，小米AI实验室主任、NLP首席科学家
面对一本有很多数学难题的教材，初学者最渴望的是有一位“全能助教”，能帮助详细解析，步进推导，以便更好地消化教材。由开源组织Datawhale发起编写的“南瓜书”集众人的智慧、开源社区的力量，为广大机器学习初学者带来了福音，给周志华教授的畅销书“西瓜书”配了一个“全能助教”。愿这两《机器学习公式详解（第2版）》为所有人工智能领域及行业内求学者、从业者启智增慧，创造未来。
——俞勇，上海交通大学特聘教授，上海交通大学ACM班创始人，伯禹教育创始人
推导一遍所有公式是非常好的学习方法，很高兴看到“南瓜书”能专注于此. 它是学习“西瓜书”不可缺少的辅助材料。
——李沐，AWS资深首席科学家，《动手学深度学习》作者
“南瓜书”是Datawhale开源团队产出优质内容的一种全新探索。这《机器学习公式详解（第2版）》以开源项目的形式，帮助读者推导重要的公式，并对知识难点进行深入探讨。这种新的学习思路和撰写模式，自打开始那一刻，就紧紧抓住读者的需求和痛点，使得这《机器学习公式详解（第2版）》成为非常值得推荐的好书。和这《机器学习公式详解（第2版）》同样值得推荐的，还有Datawhale的开源精神和实践精神。
——程明明，南开大学计算机系主任，开放共享科研记录行动倡议者
这《机器学习公式详解（第2版）》是读透“西瓜书”的好“伴侣”。尽管这《机器学习公式详解（第2版）》并不适合所有人，但真正需要它的人会觉得它特别有用。它就像一位学霸同桌，可以在你啃“西瓜书”一筹莫展的时候为你“雪中送炭”。对很多人来说，数学公式是一种很可怕的存在，但是学问之美往往就在“最险远处”，披荆斩棘之后方能品出其真滋味。如果想要理解机器学习，而不止步于了解和应用，这《机器学习公式详解（第2版）》将是你的好“同桌”——伴你思考，同享“知其所以然”的乐趣。
——陈光，北京邮电大学副教授，知名博主@爱可可- 爱生活
对机器学习初学者来讲，“南瓜书”补充且拓展了数学方面的基本知识，是“西瓜书”的佐读良品。
——徐亦达，悉尼科技大学副教授，机器学习开源讲义作者
谢文睿
北京工业大学硕士，Datawhale开源项目负责人，百度算法工程师，研究方向为机器学习与自然语言处理。
秦州
康奈尔大学计算机硕士，Datawhale成员，阿里巴巴算法专家，研究方向为图计算与自然语言处理， 在NeurIPS、AAAI、CIKM等会议上录用多篇学术论文并获得CIKM 2019最佳应用论文奖。
贾彬彬
工学博士，兰州理工大学讲师，研究方向为机器学习与数据挖掘，在TKDE、TNNLS、PRJ、ICML、AAAI等期刊和会议上共发表学术论文十余篇，并担任ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI 等会议的程序委员会委员（PC Member）。
-
PatrickL2023-06-25第2版与第1版的区别在于，第2版不仅像第1版那样对难点公式做了必要的推导和解释，还对每一章节做了概述，并且帮助读者梳理了相关的先验知识，解释了很多重要的概念。
-
Marvin不慌2023-06-19第二版比第一版更丰富了，西瓜书的知识点和公式解读，辅助理解，增加了许多数学知识的解读。适合机器学习理论研究打基础，将机器学习应用到具体场景。
-
异步图书2023-05-31相较于第1版，除了篇幅上从168页扩充到308页，《机器学习公式详解（第2版）》呈现出4大亮点：1、对“西瓜书”中除了公式以外的重难点内容加以解析；2、以过来人的视角给出学习建议；3、对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明；4、对跳步过大的公式补充具体的推导细节。从基础公式解析到难点探讨，无论你数学功底如何，都可以在《机器学习公式详解（第2版）》里找到你想要的。
-
Marvin不慌2022-07-19由于国内相关资料的匮乏，机器学习算法的公式推导历来都被认为是初学者的“噩梦”。笔者两年前也受到了相同的困扰，但是在笔者师兄的鼓励下，笔者开始尝试做读书笔记，经年累月遂有了编著本书的基本素材，本书就是以笔者拜读周志华老师的《机器学习》 (俗称“西瓜书”)时记下的笔记为蓝本编著的。“西瓜书"作为机器学习领域的经典中文著作，已经成为相关从业人员和学习者的必读书目，周老师为了兼顾更多读者，在“西瓜书”中尽可能少地使用数学知课，然而这对笔者这类对公式推导感兴趣的读者来说就颇费思量。为此，便在“西瓜书”的其础上，对其中的重难点公式进行一些补充，具体地说，本书会对“西瓜书”中缺少推导细节的公式补充了详细的推导过程，对不太易懂的公式补充解析。全书的章节编排和“西瓜书”保持一致，共16章，各章中的内容都对应“西瓜书”中相应章节与公式，为了尽可能地降低阅读门槛，本书以本科数学视角编写，所以有本科数学基础的读者，基本都能畅读本书，对于超过本科数学范围的数学知识，本书都会在相应章节附上详细讲解的附注，以及具体的参考文献，读者可以按图索骥，拓展阅读，由于本书主要是对“西瓜书”进行的补充，所以在编写具体章节内容时，默认读者已经阅读过“西瓜书”相应章节。本书需要搭配“西瓜书”一起阅读，在阅读“西瓜书”的过程中，当遇到推导不明日的公式时再来查阅本书，效果最佳。
-
异步图书2023-06-13写此序之时，我们正面临 ChatGPT 带来的一场技术革命。个人认为，这场革命将会不断持续下去，其影响将十分深远，会触及整个社会的方方面面。我相信人工智能再也无法走出大家的视野。了解、理解人工智能将会成为每个人最基本的能力。大家知道，机器学习是这些年来人工智能中最核心的技术。学好机器学习，也将是学好人工智能的关键所在，而这本书会助你一臂之力。这本书的第 1 版出版之后，大受读者欢迎。在收到众多读者反馈意见的基础上，第 2 版从多个方面进行了补充和修订，相信这一版会给读者带来更多的收获。虽然与本书的作者素不相识、从未谋面，但是在看过书稿之后，我便很乐意并且感觉很荣幸有机会给这本书写序。这是一本与众不同的书。首先，确切地说，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣，这本书是周志华教授的“西瓜书”一一《机器学习》的伴侣书，它还有一个可爱的名字 一“南瓜书”。“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析,并补充了必要的推导过程:在推导公式的过程中，有时候需要一些先验知识，作者为此也进行了必要的补充。上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要。虽然现在能用一些机器学习工具来实现某个任务的人越来越多了，但是具有机器学习思维且了解其原理，从而能够解决实际问题的能力在工作中更重要，具有这种能力的人也更具有竞争力。其次，这是一本通过开源方式多人协作写成的书。这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式，既保证了书的内容质量，也保证了写作的效率。在我看来，这是一种站在读者角度且非常先进的生产方式，容易给读者带来很好的体验。最后，我想说，这是一本完全根据学习经历编写而成的书。也就是说，这本书完全从读者学习的角度出发，分享了作者在学习中遇到的一些“坑”以及跳过这些“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验,也特别能够引起他们的共鸣。其实，每个人在学习一门新的课程时...
-
经济管理
-
经济管理
-
经济管理
-
经济管理
-
经济管理
-
经济管理
-
经济管理
-
经济管理
