【机器学习基础】机器学习理论最佳入门!周志华宝箱书搭档,开源教程《钥匙书-KeyBook》发布...
作者:詹好、Datawhale开源项目组
开源初衷
近年来,多样化的机器学习相关教材和视频层出不穷,不仅包含了入门级机器学习宝典,还包括一些系统性书籍。
但国内在机器学习理论(Machine Learning Theory)方面并没有进行过多讨论。尽管在上述的这些著作中,或多或少都展开了对于理论的探讨,但篇幅极为有限,难以满足深入研究的需求,关于机器学习理论的经典教材目前还是英文居多。
2020年周志华、王魏、高尉、张利军等老师所著的《机器学习理论导引》一书(下称《导引》),填补了国内缺少机器学习理论入门著作的遗憾。
该书试图以通俗易懂的语言,为有志于学习和研究机器学习理论的读者提供了入门导引。但作为一本理论性较强的书籍,涉及大量的数学定理和各种证明,对读者的数学背景提出了较高要求。
基于很多读者苦于数学基础,《钥匙书 Key-Book》由开源组织Datawhale发起,团队成员詹好负责,针对《导引》一书做了补充性工作,添加相关注脚,将教材中难以理解的公式做了解析与推导,帮助大家解决书中的数学难题。
本书细节
《钥匙书》这一开源教程,对原书做了大量的补充性工作,可以帮你解决公式理解问题,让你找到豁然开朗的感觉。下面,用几个例子来直观感受下。
1.【证明补充】
2.【概念补充】
3.【文献讲解】
使用说明
《钥匙书》的补充性工作,主要包括四个方面:
证明补充:对部分证明的证明思路进行解释,对部分省略的证明过程进行补充。
案例补充:增加解释案例,帮助读者理解。
概念补充:介绍部分文中涉及、但未阐释的概念。
参考文献讲解:对部分重要的参考文献进行介绍。
开源地址
在线阅读(实时更新)
https://datawhalechina.github.io/key-book/
最新版PDF下载地址
https://github.com/datawhalechina/key-book/releases
关于我们
开源贡献者:詹好,王茂霖,李一飞,胡峻毅,杨昱文,谢文睿。
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