南瓜书机器学习公式详解第2版重装上市！

2019年，Datawhale开源项目“南瓜书”发布，受到全网转发。3年后，“南瓜书”完整版第2版完结撒花，重磅出版。

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：

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。

我们正面临ChatGPT带来的一场技术革命，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。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。

《机器学习公式详解》的第1版出版之后，大受读者欢迎。特别是其与“西瓜书”的结合，对于深耕于机器学习领域的读者来说无疑是极具指导意义的工具书。

但编著者们在收到众多读者的反馈意见后，毅然决定进行第2版的创作。第2版从多个方面对第1版进行了补充和修订，相信这一版能够更好地实现“南瓜书”与“西瓜书”的结合，给读者带来更多的收获。

《机器学习公式详解（第2版）》采取多人分工合作、互相校验、开放监督的方式进行整本书的编著。这种方式既保证了书的质量，也保证了写作的效率。这是一种站在读者角度且非常先进的生产方式，容易给读者带来更好的体验。

其实，每个人在学习一门新的课程时，都会有自己独特的经验和方法。这种经验和方法的共享非常难能可贵。在机器学习领域，理解公式便是编著者认为了解机器学习原理的最好方法，其实对于这一点大多数人也深表赞同，因为在学习中很多人就是那种喜欢推导公式的典型代表，只有公式推导成功，才觉得对知识的原理理解得更深刻，否则总是觉得心里不踏实。

“南瓜书”第2版的使用方法保持不变，仍然是“西瓜书”的教辅，读者在阅读“西瓜书”过程中如遇到难以理解的知识点或者公式，可査阅本书相应章节的解读，辅以理解，效果最佳。为了与“西瓜书”中的图表进行区分，本书中的图表序号格式为“章节号-图表序号”（例如“图2-1”），而“西瓜书”中的图表序号格式为 “章节号.图表序号”（例如“图2.1”）。

对于“南瓜书”中的内容，需要掌握到何种程度？这是自本书第1版出版以来，编著者们收到的最多的反馈。其实学习目的不同，需要掌握的程度也不同。

学习机器学习的人群按照其学习目的可简单分为三类：期望从事机器学习理论研究的人，期望从事机器学习系统实现的人，以及期望将机器学习应用到具体场景的人。

针对“南瓜书”第2版：

▮ 对于期望从事机器学习理论研究的读者，本书中的内容理应全部掌握，同时对本书所涉及数学知识的归属学科也理应系统性学习，诸如最优化、矩阵论和信息论。

▮ 对于期望从事机器学习系统实现的读者，本书中的内容用于了解算法细节，以便进行工程化实现和性能优化，因此涉及算法原理的公式推导理应读懂。

“南瓜书”第2版的最佳使用方法是以“西瓜书”为主线，在阅读“西瓜书”时如对公式疑惑或对概念理解不畅，可以通过“南瓜书”第2版快速定位公式并进行推导，从而得到深入理解。从这个意义来说，“南瓜书”第2版可以看成是“西瓜书”的公式字典。另外，超纲的数学知识将以附录和参考文献的形式给出。

公式是通过符号对原理本质的高度概括，是一种精简而美丽的数学语言。相信读者们在“南瓜书”第2版和“西瓜书”的双重加持下，推导几个公式之后，能够从中感觉到没有体验过的乐趣。

《机器学习公式详解（第2版）》设置了专门的读书会社群，有名师直播讲解，也有作者的倾情解答，同时有一群为了一个目标努力的朋友一起学，相信一定会让你事半功倍的。（公众号后台回复“南瓜书”入群）

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内容简介：

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。本书是基于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。

最后，为感谢各位读者的关注，特意送三本南瓜书给到公众号的读者。在留言区留言自己学习机器学习的经历，即有机会获得赠书一本！

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