機器學習公式詳解

《機器學習公式詳解》為人民郵電出版社出版的圖書，作者為謝文睿 / 秦州

基本介紹

• 中文名：機器學習公式詳解
• 作者：謝文睿、秦州
• 出版時間：2021年3月1日
• 出版社：人民郵電出版社
• ISBN：9787115559104 

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”）基於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。

全書共16 章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解析都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者達到“理工科數學基礎紮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鑽研探索。

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。

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)

附註

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)

附註

參考文獻

第5章　神經網路

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)

附註

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)

附註

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)

附註

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 特徵選擇與稀疏學習

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 機率圖模型

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)

作者簡介

謝文睿

北京工業大學碩士， 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路的研發和套用。CIKM 2019最佳套用論文作者，開源圖神經網路框架graph-learn核心開發者。