《机器学习公式详解（第2版）》“南瓜书”：深入解读机器学习公式

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”。

与第1版的区别在于，第2版不仅对难点公式进行推导和解释，还对每一章节进行了概述，并帮助读者梳理了相关的先验知识，解释了很多重要的概念。例如，在对第5.5节（其他常见神经网络）进行概述时，作者突出了重点，指出本节提到的神经网络已不常见，更为常见的是5.6节提到的卷积神经网络和循环神经网络。在学习第10章（降维与度量学习）时，作者梳理了一些线性代数的基础概念，使我们对本章的预备知识有所了解。在学习第8章（集成学习）时，作者在最后解释了GradientBoosting、GBDT、XGBoost的联系和区别，使我们更好地理解这些重要的概念。

在学习机器学习时，不仅要知其然，还要知其所以然。因此，“南瓜书”就是一本帮助我们掌握机器学习的公式推导，使我们了解其原理的好书。如果你的目标不仅是学会使用机器学习工具，而是对机器学习的理论进行深入研究，我强烈推荐你在阅读“西瓜书”时，用“南瓜书”作为辅助读物。