16 章讲透机器学习《机器学习》（西瓜书），快速掌握机器学习核心

《机器学习》（西瓜书）由周志华教授编写，在机器学习领域占据着举足轻重的地位，具有广泛的影响力。这本书作为机器学习领域的经典入门教材之一，内容丰富全面。全书共 16 章，大致分为基础知识、经典方法和进阶知识三个部分。在基础知识部分，涵盖了机器学习的绪论、模型评估与选择、线性模型等内容，为初学者奠定了坚实的理论基础。经典方法部分则深入讨论了决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习等常用的机器学习方法，通过具体的案例和详细的讲解，让读者能够深入理解这些方法的原理和应用。进阶知识部分涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等内容，为有一定基础的读者提供了更深入的学习方向。

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《南瓜书》是周老师的学生们自学时，对西瓜书里比较难理解的公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。适合那些想深究公式推导细节的读者。

分阶段学习

第一阶段：整体浏览

可以花几个小时快速浏览全书，了解西瓜书的大致结构和内容范围。这个阶段不需要深入理解每个知识点，主要是对全书有一个初步的印象。

第二阶段：系统学习

根据西瓜书的目录，对全书进行知识梳理，以思维导图方式清晰呈现章节知识框架。按照入门难易度精心筛选学辅资料，提升学习效率，多维度丰富知识体系。

对于基础知识部分，如绪论、线性模型等，要重点理解基本术语、假设空间、归纳偏好等概念，以及线性回归等内容。

对于经典方法部分，深入学习决策树、神经网络、支持向量机等常用机器学习方法的原理和应用。

对于进阶知识部分，可以先有一个初步的了解，为后续深入学习打下基础。

第三阶段：算法推导与实战演练

算法推导：公式推导难就难在数学基础上，所以在推到的过程中，会一边推一边展开数学公式，不跳跃每一个环节。保证只有本科数学基础的同学都能够学会。除此以外在讲课的过程中，还会同步补充大量高阶数学知识，让你可以深入理解经典机器算法背后的建模思想，对后续的公式推导可以得心应手。

比赛实战：参加一些 AI 重量级大赛，如 “达观杯” NLP 算法大赛、天池 o2o 优惠券使用预测赛等。通过比赛让自己熟悉机器学习的算法，将抽象的理论知识嵌入比赛代码，边学边用。

第四阶段：作业与巩固

针对每一周的学习任务，布置面试高频理论作业和公式推导实操作业，并且针对每一个作业，都会有详细的视频讲解。让你在提交作业后能够及时反馈，进一步巩固所学知识。

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