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【推荐语】
（1）320个公式的详细推导解析。
在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后，第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。
（2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！
延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读：新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解，进一步照顾数学基础薄弱的读者。
（3）以开源方式多人协作，内容品质已被广大读者认可。
“南瓜书”PDF版开源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2，“南瓜书”纸质版出版2年后，16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万，经过开源教程、图书及视频的充分迭代后，形成第2版“南瓜书”，质量已被广大读者充分验证。
（4）俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐。
在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后，第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。
（2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！
延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读：新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解，进一步照顾数学基础薄弱的读者。
（3）以开源方式多人协作，内容品质已被广大读者认可。
“南瓜书”PDF版开源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2，“南瓜书”纸质版出版2年后，16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万，经过开源教程、图书及视频的充分迭代后，形成第2版“南瓜书”，质量已被广大读者充分验证。
（4）俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐。
【作者】
谢文睿
北京工业大学硕士，Datawhale开源项目负责人，百度算法工程师，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成员，算法专家，研究方向为图计算与自然语言处理， 在NeurIPS、AAAI、CIKM等会议上录用多篇学术论文并获得CIKM 2019很好应用论文奖。
贾彬彬
工学博士，兰州理工大学讲师，研究方向为机器学习与数据挖掘，在TKDE、TNNLS、PRJ、ICML、AAAI等期刊和会议上共发表学术论文十余篇，并担任ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI 等会议的程序委员会委员（PC Member）。
【内容】
周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》（俗称“南瓜书”）的第2版。相较于第1版，本书对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。全书共16章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
【目录】
第1章绪论
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间
1.4归纳偏好
1.4.1式(1.1)和式(1.2)的解释
第2章模型评估与选择
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1算法参数（超参数）与模型参数
2.2.2验证集
2.3性能度量
2.3.1式(2.2)～式(2.7)的解释
2.3.2式(2.8)和式(2.9)的解释
2.3.3图2.3的解释
2.3.4式(2.10)的推导
2.3.5式(2.11)的解释
2.3.6式(2.12)～式(2.17)的解释
2.3.7式(2.18)和式(2.19)的解释
……
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间
1.4归纳偏好
1.4.1式(1.1)和式(1.2)的解释
第2章模型评估与选择
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1算法参数（超参数）与模型参数
2.2.2验证集
2.3性能度量
2.3.1式(2.2)～式(2.7)的解释
2.3.2式(2.8)和式(2.9)的解释
2.3.3图2.3的解释
2.3.4式(2.10)的推导
2.3.5式(2.11)的解释
2.3.6式(2.12)～式(2.17)的解释
2.3.7式(2.18)和式(2.19)的解释
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