公式推导《西瓜书》+公式详解《南瓜书》是机器学习领域广为人知且非常有价值的两本学习资料，将两者结合起来会有事半功倍的效果！

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《机器学习》（西瓜书） 

作者：周志华。周志华教授是国内机器学习领域的知名专家，他的研究成果和学术影响力为这本书的权威性提供了坚实保障。   

内容特点：      

1、全面系统：涵盖了机器学习基础知识的各个方面，包括机器学习的基本概念、各种经典的机器学习方法（如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等），以及进阶的机器学习知识（如特征选择、稀疏学习、半监督学习等）。 

 2、理论与实践结合：书中不仅有深入的理论讲解，还配有相应的实例和应用场景介绍，帮助读者更好地理解机器学习算法的原理和实际应用。例如，在讲解决策树算法时，会通过一个简单的分类问题实例，详细展示决策树的构建过程和决策过程。   

3、启发性强：书中的很多内容都能启发读者深入思考，引导读者进一步探索机器学习的相关问题。比如在讨论模型评估和选择时，会提出一些常见的问题和挑战，让读者思考如何在实际应用中选择合适的模型和评估指标。 

4、 适用人群：适合作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也适合对机器学习感兴趣、有一定数学基础和编程基础的研究人员和工程技术人员阅读。

《南瓜书》

与《西瓜书》的关系：《南瓜书》可以说是《西瓜书》的公式详解辅助读物。由于《西瓜书》在讲解一些机器学习算法的理论推导时，部分内容较为简略，对于一些数学基础不太扎实的读者来说理解起来可能有一定难度，而《南瓜书》则对《西瓜书》中的公式进行了详细的推导和解释，帮助读者更好地理解《西瓜书》中的理论内容。

作者：是谢文睿和秦州。这本书由开源组织DataWhale发起，团队成员谢文睿、秦州牵头编写。它是基于DataWhale成员自学“西瓜书”（周志华老师的《机器学习》）时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”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。

内容特点：       

1、详细的公式推导：针对《西瓜书》中的重点公式和理论，进行了一步一步的推导和解析，让读者能够清晰地了解公式的来龙去脉。例如，在讲解支持向量机的相关算法时，《南瓜书》会详细地推导支持向量机的优化目标函数、拉格朗日对偶问题等，帮助读者深入理解支持向量机的原理。 

 2、案例辅助理解：书中除了公式推导外，还结合了一些具体的案例和图表，帮助读者更好地理解公式和理论的应用。比如，在讲解聚类算法时，会通过一些实际的数据集和聚类结果图表，让读者直观地感受不同聚类算法的效果和差异。 

3、适用人群：适合已经对机器学习有一定了解，正在深入学习《西瓜书》的读者，以及想要系统学习机器学习理论推导的读者。

总的来说，《西瓜书》和《南瓜书》相互配合，能够帮助机器学习初学者更好地掌握机器学习的理论知识和算法原理，是机器学习入门的绝佳组合。

由于篇幅限制，剩下的内容就不一一展示了，需要完整版的获取方式如下：

如何获取资料：

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