机器学习公式详解 pdf下载

适读人群 ：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生； （2）学术界机器学习领域的研究人员和教师； （3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。

1.周志华教授“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必备练习册！

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。

序（王斌 小米AI 实验室主任、NLP 首席科学家）

前言

主要符号表

第 1章 绪论

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式(1.2)

第 2章 模型评估与选择

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式(2.21)

式(2.27)

式(2.41)

附注

参考文献

第3章 线性模型

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 决策树

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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

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式(5.10)

式(5.12)

式(5.13)

式(5.14)

式(5.15)

ii j 目录

式(5.20)

式(5.22)

式(5.23)

式(5.24)

附注

参考文献

第6章 支持向量机

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式(6.10)

式(6.11)

式(6.13)

式(6.35)

式(6.37)

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式(6.41)

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式(6.60)

式(6.62)

式(6.63)

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式(6.66)

式(6.67)

式(6.70)

附注

参考文献

第7章 贝叶斯分类器

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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

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式(8.3)

式(8.4)

式(8.5)

式(8.6)

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式(8.34)

式(8.35)

式(8.36)

第9章 聚类

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式(9.7)

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式(9.34)

式(9.35)

式(9.38)

第 10章 降维与度量学习

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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 特征选择与稀疏学习

式(11.1)

式(11.2)

式(11.5)

式(11.6)

式(11.7)

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式(11.11)

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式(11.17)

式(11.18)

第 12章 计算学习理论

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式(12.53)

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式(12.59)

式(12.60)

参考文献

第 13章 半监督学习

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式(13.2)

式(13.3)

式(13.4)

式(13.5)

式(13.6)

式(13.7)

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式(13.9)

式(13.12)

式(13.13)

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式(13.15)

式(13.16)

式(13.17)

式(13.20)

第 14章 概率图模型

式(14.1)

式(14.2)

式(14.3)

式(14.4)

式(14.7)

式(14.8)

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式(14.14)

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式(14.44)

第 15章 规则学习

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式(15.16)

第 16章 强化学习

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