书籍介绍
在数据驱动的世界中，机器学习已成为理解和预测现象的关键工具。然而，理解其背后的数学原理并非易事。《机器学习公式详解》以学习者为中心，通过分享实际学习经验和解决问题的方法，将看似复杂的公式变得易于消化。它鼓励读者面对公式，挑战自我，培养真正的机器学习思维。在这本书的引导下，你将不再畏惧那些看似深奥的符号，而是欣赏它们作为揭示规律和智慧的语言之美。
作者简介
谢文睿是北京工业大学的硕士研究生，也是开源社区Datawhale的主要成员，负责多个开源项目。他的专业领域包括机器学习和自然语言处理。同时，秦州是康奈尔大学计算机科学硕士，对Datawhale也有重大贡献。目前在阿里巴巴担任算法工程师，专注于图神经网络的研究和应用，是2019年CIKM最佳应用论文的作者，并且是开源图神经网络框架graph-learn的核心开发者。
推荐理由
《机器学习公式详解》一书作为《机器学习》（南瓜书）的伴侣，提供了详尽的公式解析和推导过程，帮助读者深入理解和掌握机器学习的核心原理。它不仅巩固了本科数学基础，还为后续的深入研究指明了方向。对于那些希望系统性地学习机器学习、提升数学分析能力，并对复杂算法有探究欲望的学生和专业人士来说，这本书是理想的学习资源。
适合哪些人读
大二下学期及以上的在校学生
对数学建模和数据分析感兴趣的科研工作者
希望系统学习机器学习并深入研究的工程师
已经阅读过《机器学习》（西瓜书）并寻求进一步理解的自学者。
对数学建模和数据分析感兴趣的科研工作者
希望系统学习机器学习并深入研究的工程师
已经阅读过《机器学习》（西瓜书）并寻求进一步理解的自学者。
书籍脑图
目录
用户评论
读完，非常不错，我统计背景也颇有收货，感谢作者，希望国内能出更多类似的良心书籍。p.s. 发现b站上有作者配套的视频诶 https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU
赞赞～
这个“南瓜书”的名字好可爱啊，说一下使用步骤（借鉴别人的）
首先，这本“南瓜书”要和“西瓜书”配套阅读，如果在阅读“西瓜书”时对公式疑惑或对概念理解不畅，可以通过“南瓜书”快速定位公式并进行推导，从而深入理解.
其次，阅读时一定要克服对公式的排斥或者畏惧心理. 推几个公式之后，相信读者会从中感觉到没有体验过的乐趣.最后，这本书非常偏技术原理，看上去也有点儿枯燥，阅读时读者还是要事先做好克服困难的准备，需要自己静下心来仔细研读.
感激涕零
南瓜书很不错，给西瓜书上很多公式都做了解释，并进行详细分析，不仅如此，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，比如二项分布，本来打算硬啃西瓜书，后来发现实在太难啃，西瓜书里一些公式为了节省步骤，会跳很多步，完全就看不懂了，而南瓜书恰恰解决了这个问题，因此强烈推荐这本书，搭配着西瓜书进行学习。
谁买谁知道！看数学书，补充推导过程，这难道不是基本功吗？这居然可以出本书！要是在书店看到这样的书，我是绝对不会买的，甚至看第二眼都觉得浪费时间。我看豆瓣评分挺高，还以为是讲公式背后蕴含的意义呢，结果拿到手拆开塑封一看，就是补推导过程省略部分啊！搞不懂为啥会有这样高分低质的书存在？这豆瓣评分的水分有多大？
非常好的一本书，公式推导详细，留了空白可以打草稿做笔记。/对我有一点帮助 感谢
西瓜书的配套伴侣，对每章中列出的公式给出了详细的解释，推导清楚，更加深对西瓜书的理解，希望能更高的理解其中的数学推理！
很不错的工具书，配合西瓜书用的～
特别好的一本书，而且还配有大佬的b站视频讲解，之前看西瓜书有很多疑惑，看了南瓜书和大佬的视频之后，疑惑都解决了，而且内容还在不断的更新，作者曾经说过会根据大家的反馈，继续增加讲解的，期待！
书籍解析
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