机器学习公式详解

1.国内市场累计销量榜的“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！ “南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。 2.机器学习初学小白提升数学基础能力的练习册！ 以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！ 3.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

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。本书（俗称“南瓜书”）基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。全书共16 章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下学期学生”水平。每章都附有相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书思路清晰，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。

谢文睿 北京工业大学硕士， 开源组织Datawhale 核心成员兼开源项目负责人，主要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重要贡献成员。阿里巴巴算法工程师，主要研究方向为图神经网络的研发和应用。CIKM 2019最佳应用论文作者，开源图神经网络框架graph-learn核心开发者。

第1章绪论
式(1.1)
式(1.2)
第2章模型评估与选择
式(2.20)
式(2.21)
式(2.27)
式(2.41)
附注
参考文献
第3章线性模型
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式(3.6)
式(3.7)
式(3.10)
式(3.27)
式(3.30)
式(3.32)
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式(3.38)
式(3.39)
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式(3.44)
式(3.45)
第4章决策树
式(4.1)
式(4.2)
式(4.6)
式(4.7)
式(4.8)
附注
参考文献
第5章神经网络
式(5.2)
式(5.10)
式(5.12)
式(5.13)
式(5.14)
式(5.15)
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附注
参考文献
第6章支持向量机
式(6.9)
式(6.10)
式(6.11)
式(6.13)
式(6.35)
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式(6.60)
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式(6.65)
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式(6.67)
式(6.70)
附注
参考文献
第7章贝叶斯分类器
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
参考文献
第8章集成学习
式(8.1)
式(8.2)
式(8.3)
式(8.4)
式(8.5)
式(8.6)
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式(8.35)
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第9章聚类
式(9.5)
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式(9.33)
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式(9.35)
式(9.38)
第10章降维与度量学习
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第11章特征选择与稀疏学习
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式(11.6)
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