谢文睿
北京工业大学硕士, 开源组织Datawhale 核心成员兼开源项目负责人,主要研究方向为机器学习与自然语言处理。
秦州
康奈尔大学计算机硕士,Datawhale重要贡献成员。阿里巴巴算法工程师,主要研究方向为图神经网络的研发和应用。CIKM 2019最佳应用论文作者,开源图神经网络框架graph-learn核心开发者。
谢文睿
北京工业大学硕士, 开源组织Datawhale 核心成员兼开源项目负责人,主要研究方向为机器学习与自然语言处理。
秦州
康奈尔大学计算机硕士,Datawhale重要贡献成员。阿里巴巴算法工程师,主要研究方向为图神经网络的研发和应用。CIKM 2019最佳应用论文作者,开源图神经网络框架graph-learn核心开发者。
写此序之时,我们正面临ChatGPT带来的一场技术革命。个人认为,这场革命将会不断持续下去,其影响将十分深远,会触及整个社会的方方面面。我相信人工智能再也无法走出大家的视野。了解、理解人工智能将会成为每个人最基本的能力。大家知道,机器学习是这些年来人工智能中最核心的技术。学好机器学习,也将是学好人工智能的关键所在,而这本书会助你一臂之力。这本书的第1版出版之后,大受读者欢迎。在收到众多读者反馈意见的基础上,第2版从多个方面进行了补充和修订,相信这一版会给读者带来更多的收获。虽然与本书的作者素不相识、从未谋面,但是在看过书稿之后,我便很乐意并且感觉很荣幸有机会给这本书写序。这是一本与众不同的书。首先,确切地说,这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣,这本书是周志华教授的“西瓜书”一一《机器学习》的伴侣书,它还有一个可爱的名字一“南瓜书”。“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析,并补充了必要的推导过程:在推导公式的过程中,有时候需要一些先验知识,作者为此也进行了必要的补充。上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要。虽然现在能用一些机器学习工具来实现某个任务的人越来越多了,但是具有机器学习思维且了解其原理,从而能够解决实际问题的能力在工作中更重要,具有这种能力的人也更具有竞争力。其次,这是一本通过开源方式多人协作写成的书。这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式,既保证了书的内容质量,也保证了写作的效率。在我看来,这是一种站在读者角度且非常先进的生产方式,容易给读者带来很好的体验。最后,我想说,这是一本完全根据学习经历编写而成的书。也就是说,这本书完全从读者学习的角度出发,分享了作者在学习中遇到的一些“坑”以及跳过这些“坑”的方法,这对初学者来说是非常宝贵的经验,也特别能够引起他们的共鸣。其实,每个人在学习一门新的课程时...
——引自章节:序(王斌小米AI实验室主任、NLP首席科学家)
由于国内相关资料的匮乏,机器学习算法的公式推导历来都被认为是初学者的“噩梦”。笔者两年前也受到了相同的困扰,但是在笔者师兄的鼓励下,笔者开始尝试做读书笔记,经年累月遂有了编著本书的基本素材,本书就是以笔者拜读周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)时记下的笔记为蓝本编著的。“西瓜书"作为机器学习领域的经典中文著作,已经成为相关从业人员和学习者的必读书目,周老师为了兼顾更多读者,在“西瓜书”中尽可能少地使用数学知课,然而这对笔者这类对公式推导感兴趣的读者来说就颇费思量。为此,便在“西瓜书”的其础上,对其中的重难点公式进行一些补充,具体地说,本书会对“西瓜书”中缺少推导细节的公式补充了详细的推导过程,对不太易懂的公式补充解析。全书的章节编排和“西瓜书”保持一致,共16章,各章中的内容都对应“西瓜书”中相应章节与公式,为了尽可能地降低阅读门槛,本书以本科数学视角编写,所以有本科数学基础的读者,基本都能畅读本书,对于超过本科数学范围的数学知识,本书都会在相应章节附上详细讲解的附注,以及具体的参考文献,读者可以按图索骥,拓展阅读,由于本书主要是对“西瓜书”进行的补充,所以在编写具体章节内容时,默认读者已经阅读过“西瓜书”相应章节。本书需要搭配“西瓜书”一起阅读,在阅读“西瓜书”的过程中,当遇到推导不明日的公式时再来查阅本书,效果最佳。
——引自章节:前言
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