机器学习公式详解_谢文睿 & 秦州.pdf

⽬录 版权信息 版 权 内容提要 序 前 ⾔ 主要符号表 第1章 绪论 第2章 模型评估与选择 第3章 线性模型 第4章 决策树 第5章 神经⽹络 第6章 ⽀持向量机 第7章 ⻉叶斯分类器 第8章 集成学习 第9章 聚类 第10章 降维与度量学习 第11章 特征选择与稀疏学习 第12章 计算学习理论 第13章 半监督学习 第14章 概率图模型 第15章 规则学习 第16章 强化学习 版权信息 书名：机器学习公式详解 ISBN：978-7-115-55910-4 本书由⼈⺠邮电出版社发⾏数字版。版权所有，侵权必究。 您购买的⼈⺠邮电出版社电⼦书仅供您个⼈使⽤，未经授权，不 得以任何⽅式复制和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识 产权。 如果购买者有侵权⾏为，我们可能对该⽤户实施包括但不限于关 闭该帐号等维权措施，并可能追究法律责任。 版 权 编 著 谢⽂睿 秦 州 译 郭 媛 责任编辑 ⼈⺠邮电出版社出版发⾏ 北京市丰台区成寿寺路 11号 邮编 100164 电⼦邮件 [email protected] ⽹址 http://www.ptpress.com.cn 读者服务热线：(010)81055410 反盗版热线：(010)81055315 内容提要 周志华⽼师的《机器学习》（俗称 “⻄⽠书 ”）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“⻄⽠书”时记下的笔记编著⽽成，旨在对 “⻄⽠书 ”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“⻄⽠书”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. 序 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 ”. 类似于咖啡伴侣⼀样，这 本书是周志华教授的“⻄⽠书”——《机器学习》的伴侣书， 它也有⼀ 个可爱的名字——“南⽠书”. “南⽠书 ”对“⻄⽠书 ”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会需要⼀ 些先验知识，编著者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 . 现在能⽤⼀些机器学习⼯具来 实