《Datawhale南瓜书》出版啦!
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2021-03-16 20:09
作为机器学习的入门经典教材,周志华老师的《机器学习》,自2016年1月底出版以来,首印5000册一周售罄,并在8个月内重印9次。先后登上了亚马逊,京东,当当网等的计算机类畅销书榜首,身边学习机器学习的小伙伴基本上是人手一本。
当初在学习周志华《机器学习》教材的过程中,遇到了公式推导的难题,苦于没有人答疑解惑,于是发起了Datawhale南瓜书开源项目,希望再也没有难推的公式,深入理解机器学习。
南瓜书是经典“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南,2019年5月发布之初便登上 了GitHub Trending第 2,截止此时star 数已经突破1.6万。很多读者留言南瓜书什么时候能有纸质版,在人民邮电出版社的支持下,终于发布了第一版,并且争取了最大的折扣分享给大家。
一、从开源到出版
从李沐开源的《动手学深度学习》,邱锡鹏的《神经网络与深度学习》,再到Datawhale开源的《南瓜书》出版,知识回归大众,让大众有机会和行业精英一样为社会做出贡献,是南瓜书项目的探索性意义。
南瓜书是Datawhale组织成员以及读者们一起相互支持的结果,从开源到出版,带来的收入其实不高,但让开源贡献者被大众认可是促使开源良性循环的重要一环,会促使国内的开源氛围变好,让更多人受益。
如果有意向参与开源内容建设,可以文末阅读原文加入我们:Datawhale团队第四期录取名单。
首先,确切地说,这是一本“伴侣书”
类似于咖啡伴侣一样,这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书,它也有一个可爱的名字 ——“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会需要一些先验知识,编著者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. 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,这是一本完全根据学习经历编著而成的书
也就是说,这本书完全从读者学习的角度出发,分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“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,都会有自己独特的经验和方法. 这种经验和方法的共享非常难能可贵. 在这里,理解公式便是编著者认为了解机器学习原理的最好方法,其实对于这一点我也深表赞同,因为在学习中我就是那种喜欢推导公式的典型代表,只有公式推导成功,才觉得对知识的原理理解得更深刻,否则总是觉得心里不踏实.
二、感谢老师们的鼓励和支持
感谢俞勇、李沐、程明明、爱可可、徐亦达、王斌 6位人工智能领域大咖的亲笔推荐。
三、给读者的学习建议
首先,这本“南瓜书”要和“西瓜书”配套阅读
南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线,如果在阅读“西瓜书”时对公式疑惑或对概念理解不畅,可以通过“南瓜书”快速定位公式并进行推导,从而深入理解. 从这个意义来说,“南瓜书”可以看成是“西瓜书”的公式字典.超纲的数学知识以附录和参考文献的形式给出;
其次,阅读时克服对公式的排斥或者畏惧心理
公式是通过符号对原理本质的高度概括,是一种精简而美丽的数学语言. 推几个公式之后,相信读者会从中感觉到没有体验过的乐趣.
最后,需要静下心来仔细研读
看上去也有点儿枯燥,阅读时读者还是要事先做好克服困难的准备. 有时,即使编著者给出了推导过程,读者也不一定一眼就能理解,这就需要自己静下心来仔细研读. 只有这样,才有可能成为具有机器学习思维而不只是会用机器学习工具的人.
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