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。本书共16章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。
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。
作者简介 · · · · · ·
谢文睿
北京工业大学硕士，Datawhale 开源项目负责人，百度算法工程师，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 成员，阿里巴巴算法专家，研究方向为图计算与自然语言处理，在 NeurIPS、AAAI、CIKM 等会议上录用多篇学术论文并获得 CIKM 2019 最佳应用论文奖。
贾彬彬
工学博士，兰州理工大学讲师，研究方向为机器学习与数据挖掘，在 TKDE、TNNLS、PRJ、ICML、AAAI 等期刊和会议上共发表学术论文十余篇，并担任 ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI 等会议的程序委员会委员（PC Member）。
目录 · · · · · ·
原文摘录 · · · · · ·
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写此序之时，我们正面临 ChatGPT 带来的一场技术革命。个人认为，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。我相信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。 大家知道，机器学习是这些年来人工智能中最核心的技术。学好机器学习，也将是学好人工智能的关键所在，而这本书会助你一臂之力。 这本书的第 1 版出版之后，大受读者欢迎。在收到众多读者反馈意见的基础上，第 2 版从多个方面进行了补充和修订，相信这一版会给读者带来更多的收获。 虽然与本书的作者素不相识、从未谋面，但是在看过书稿之后，我便很乐意并且感觉很荣幸有机会给这本书写序。 这是一本与众不同的书。 首先，确切地说，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣，这本书是周志华教授的“西瓜书”一一《机器学习》的伴侣书，它还有一个可爱的名字 一“南瓜书”。“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析,并补充了必要的推导过程:在推导公式的过程中，有时候需要一些先验知识，作者为此也进行了必要的补充。上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要。虽然现在能用一些机器学习工具来实现某个任务的人越来越多了，但是具有机器学习思维且了解其原理，从而能够解决实际问题的能力在工作中更重要，具有这种能力的人也更具有竞争力。 其次，这是一本通过开源方式多人协作写成的书。这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式，既保证了书的内容质量，也保证了写作的效率。在我看来，这是一种站在读者角度且非常先进的生产方式，容易给读者带来很好的体验。 最后，我想说，这是一本完全根据学习经历编写而成的书。也就是说，这本书完全从读者学习的角度出发，分享了作者在学习中遇到的一些“坑”以及跳过这些“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验,也特别能够引起他们的共鸣。其实，每个人在学习一门新的课程时... (查看原文) —— 引自章节：序（王斌 小米AI 实验室主任、NLP 首席科学家） -
由于国内相关资料的匮乏，机器学习算法的公式推导历来都被认为是初学者的“噩梦”。笔者两年前也受到了相同的困扰，但是在笔者师兄的鼓励下，笔者开始尝试做读书笔记，经年累月遂有了编著本书的基本素材，本书就是以笔者拜读周志华老师的《机器学习》 (俗称“西瓜书”)时记下的笔记为蓝本编著的。“西瓜书"作为机器学习领域的经典中文著作，已经成为相关从业人员和学习者的必读书目，周老师为了兼顾更多读者，在“西瓜书”中尽可能少地使用数学知课，然而这对笔者这类对公式推导感兴趣的读者来说就颇费思量。为此，便在“西瓜书”的其础上，对其中的重难点公式进行一些补充，具体地说，本书会对“西瓜书”中缺少推导细节的公式补充了详细的推导过程，对不太易懂的公式补充解析。 全书的章节编排和“西瓜书”保持一致，共16章，各章中的内容都对应“西瓜书”中相应章节与公式，为了尽可能地降低阅读门槛，本书以本科数学视角编写，所以有本科数学基础的读者，基本都能畅读本书，对于超过本科数学范围的数学知识，本书都会在相应章节附上详细讲解的附注，以及具体的参考文献，读者可以按图索骥，拓展阅读，由于本书主要是对“西瓜书”进行的补充，所以在编写具体章节内容时，默认读者已经阅读过“西瓜书”相应章节。 本书需要搭配“西瓜书”一起阅读，在阅读“西瓜书”的过程中，当遇到推导不明日的公式时再来查阅本书，效果最佳。 (查看原文) —— 引自章节：前言
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机器学习公式详解 (第2版)的书评 · · · · · · ( 全部 17 条 )
lisa
人民邮电出版社2021版
这本“南瓜书”要和“西瓜书”配套阅读
这篇书评可能有关键情节透露
虽然与本书的编著者素不相识、从未谋面，但是看过书稿之后，我便很乐意也感觉很荣幸有机会给这书写序. 这是一本与众不同的书. 首先，确切地说，这是一本“伴侣书”. 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机 器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——... (展开)
GYH
人民邮电出版社2021版
遇到西瓜书的困难不要怕，微笑着手持南瓜书面对它，加油奥利给！
南瓜书 的内容很早就开源在了github上，现终于出版赶紧买来支持。印象非常深刻的是，最早与它相识是因为公式10.17的推导，翻遍了几乎全部的地方不得解，直到看到了南瓜书上所介绍的Lagrangian Optimization with Matrix Constrains方法才逐步完全弄懂，剩下的此类例子也有不少...
(展开)
PatrickL
“西瓜书”的伴侣“南瓜书”
这本“南瓜书”（大名《机器学习公式详解(第2版)》）是周志华教授写的“西瓜书”（大名《机器学习》）的教辅，读者在阅读“西瓜书”的过程中，如果遇到难以理解的知识点或者公式，可以查阅本书相应章节的解读，从而更好地理解“西瓜书”。 作为第2版，与第1版的区别在于，第2版...
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异步图书
第2版更新更适合读者自学
这篇书评可能有关键情节透露
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。 众所周知，机器学习是这些年来人工智能中最核心的技术，要想学好人工智能，... (展开)
问姓
人民邮电出版社2021版
值得新手入手的机器学习书
南瓜书非常不错，对西瓜书上许多未解释清的公式都做了详细解释，并进行分析。同时还对西瓜书上的一些错误的公式进行修正，并对一些数学知识进行详细补充。笔者认为若只是单纯看南瓜书对新手挺难，西瓜书配合南瓜书更容易上手。因此强烈推荐这本书，搭配着西瓜书进行学习。 同时...
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云在青天水在瓶
人民邮电出版社2021版
2023 年的第 11 本书——《机器学习公式详解》
终于从头到尾啃了一遍周志华老师的《西瓜书》，在阅读 csdn 博客的时候偶然看到了有网友提到"南瓜书"，跑到微信读书上搜了一通，竟然可以阅读。 作者还是很耐心，对于复杂的公式一步步的推导求导，力求照顾数学小白的阅读感受。可是"没有最白，只有更白"，我这种数学小白中的战...
(展开)
异步图书
人民邮电出版社2021版
推荐应对面试的两本宝典：“西瓜书”和“南瓜书”
“南瓜书”《机器学习公式详解》作者谢老师和异步君说："刚刚收到的一份实习生的简历，我点进去他的GitHub看到了EasyRL项目"，大家都猜测他们刚好在学强化学习提升自己，为接下来的面试做准备。 EasyRL是 Datawhale 团队一个强化学习教程的开源项目，在 GitHub 上有 4600 多个 ...
(展开)
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订阅关于机器学习公式详解 (第2版)的评论:
feed: rss 2.0
3 有用 异步图书 2023-05-31 10:13:44 北京
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： 1、对“西瓜书”中除了公式以外的重难点内容加以解析； 2、以过来人的视角给出学习建议； 3、对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明； 4、对跳步过大的公式补充具体的推导细节。 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。
3 有用 PatrickL 2023-06-25 14:48:15 上海
第2版与第1版的区别在于，第2版不仅像第1版那样对难点公式做了必要的推导和解释，还对每一章节做了概述，并且帮助读者梳理了相关的先验知识，解释了很多重要的概念。
0 有用 Marvin不慌 2023-06-19 11:34:17 北京
第二版比第一版更丰富了，西瓜书的知识点和公式解读，辅助理解，增加了许多数学知识的解读。适合机器学习理论研究打基础，将机器学习应用到具体场景。
0 有用 阿修 2025-06-02 15:13:34 广东
第二版比第一版明显好多了，至少认真了很多，再接再厉吧