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內容簡介

　　周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書（俗稱“南瓜書”）基于Datawhale 成員自學“西瓜書”時記下的筆記編著而成，旨在對“西瓜書”中重難點公式加以解析，以及對部分公式補充具體的推導細節(jié)。全書共16 章，與“西瓜書”章節(jié)、公式對應，每個公式的推導和解析都以本科數(shù)學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者達到“理工科數(shù)學基礎扎實點的大二下學期學生”水平。每章都附有相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

作者簡介

　　謝文睿北京工業(yè)大學碩士，開源組織Datawhale 核心成員兼開源項目負責人，主要研究方向為機器學習與自然語言處理。秦州康奈爾大學計算機碩士，Datawhale重要貢獻成員。阿里巴巴算法工程師，主要研究方向為圖神經網絡的研發(fā)和應用。CIKM 2019最佳應用論文作者，開源圖神經網絡框架graph-learn核心開發(fā)者。

圖書目錄

序（王斌小米AI 實驗室主任、NLP 首席科學家）
前言
主要符號表

第 1章緒論
式(1.1)
式(1.2)

第 2章模型評估與選擇
式(2.20)
式(2.21)
式(2.27)
式(2.41)
附注
參考文獻

第3章線性模型
式(3.5)
式(3.6)
式(3.7)
式(3.10)
式(3.27)
式(3.30)
式(3.32)
式(3.37)
式(3.38)
式(3.39)
式(3.43)
式(3.44)
式(3.45)

第4章決策樹
式(4.1)
式(4.2)
式(4.6)
式(4.7)
式(4.8)
附注
參考文獻

第5章神經網絡
式(5.2)
式(5.10)
式(5.12)
式(5.13)
式(5.14)
式(5.15)
ii j 目錄
式(5.20)
式(5.22)
式(5.23)
式(5.24)
附注
參考文獻

第6章支持向量機
式(6.9)
式(6.10)
式(6.11)
式(6.13)
式(6.35)
式(6.37)
式(6.38)
式(6.39)
式(6.40)
式(6.41)
式(6.52)
式(6.60)
式(6.62)
式(6.63)
式(6.65)
式(6.66)
式(6.67)
式(6.70)
附注
參考文獻

第7章貝葉斯分類器
式(7.5)
式(7.6)
式(7.12)
式(7.13)
式(7.19)
式(7.20)
式(7.24)
式(7.25)
式(7.27)
式(7.34)
附注
參考文獻

第8章集成學習
式(8.1)
式(8.2)
式(8.3)
式(8.4)
式(8.5)
式(8.6)
式(8.7)
式(8.8)
式(8.9)
式(8.10)
式(8.11)
式(8.12)
式(8.13)
式(8.14)
式(8.16)
式(8.17)
式(8.18)
式(8.19)
式(8.20)
式(8.21)
式(8.22)
式(8.23)
式(8.24)
式(8.25)
式(8.26)
式(8.27)
式(8.28)
式(8.29)
式(8.30)
式(8.31)
式(8.32)
式(8.33)
式(8.34)
式(8.35)
式(8.36)

第9章聚類
式(9.5)
式(9.6)
式(9.7)
式(9.8)
式(9.33)
式(9.34)
式(9.35)
式(9.38)

第 10章降維與度量學習
式(10.1)
式(10.2)
式(10.3)
式(10.4)
式(10.5)
式(10.6)
式(10.10)
式(10.14)
式(10.17)
式(10.24)
式(10.28)
式(10.31)

第 11章特征選擇與稀疏學習
式(11.1)
式(11.2)
式(11.5)
式(11.6)
式(11.7)
式(11.10)
式(11.11)
式(11.12)
式(11.13)
式(11.14)
式(11.15)
式(11.16)
式(11.17)
式(11.18)

第 12章計算學習理論
式(12.1)
式(12.2)
式(12.3)
式(12.4)
式(12.5)
式(12.7)
式(12.9)
式(12.10)
式(12.11)
式(12.12)
式(12.13)
式(12.14)
式(12.15)
式(12.16)
式(12.17)
式(12.18)
式(12.19)
式(12.20)
式(12.21)
式(12.22)
式(12.23)
式(12.24)
式(12.25)
式(12.26)
式(12.27)
式(12.28)
式(12.29)
式(12.30)
式(12.31)
式(12.32)
式(12.34)
式(12.36)
式(12.37)
式(12.38)
式(12.39)
式(12.40)
式(12.41)
式(12.42)
式(12.43)
式(12.44)
式(12.45)
式(12.46)
式(12.52)
式(12.53)
式(12.57)
式(12.58)
式(12.59)
式(12.60)
參考文獻

第 13章半監(jiān)督學習
式(13.1)
式(13.2)
式(13.3)
式(13.4)
式(13.5)
式(13.6)
式(13.7)
式(13.8)
式(13.9)
式(13.12)
式(13.13)
式(13.14)
式(13.15)
式(13.16)
式(13.17)
式(13.20)

第 14章概率圖模型
式(14.1)
式(14.2)
式(14.3)
式(14.4)
式(14.7)
式(14.8)
式(14.9)
式(14.10)
式(14.14)
式(14.15)
式(14.16)
式(14.17)
式(14.18)
式(14.19)
式(14.20)
式(14.22)
式(14.26)
式(14.27)
式(14.28)
式(14.29)
式(14.30)
式(14.31)
式(14.32)
式(14.33)
式(14.34)
式(14.35)
式(14.36)
式(14.37)
式(14.38)
式(14.39)
式(14.40)
式(14.41)
式(14.42)
式(14.43)
式(14.44)

第 15章規(guī)則學習
式(15.2)
式(15.3)
式(15.6)
式(15.7)
式(15.9)
式(15.10)
式(15.11)
式(15.12)
式(15.13)
式(15.14)
式(15.16)

第 16章強化學習
式(16.2)
式(16.3)
式(16.4)
式(16.7)
式(16.8)
式(16.10)
式(16.14)
式(16.16)
式(16.31)