读完《机器学习公式详解（第2版）》，我对机器学习的理解更加深入了。这本书详细介绍了机器学习中的各种公式和算法，以及它们的应用场景和原理。通过学习这些公式，我能更好地理解机器学习的本质和原理，提升了我的实践能力。这本书对于想要深入学习机器学习的人来说是一本很好的参考书。
机器学习公式详解（第2版）读后感(一)
最早好像是看过DataWhale的文章，关注了公众号，后来听说出了本推公式的书，这次正巧有机会复习下机器学习的基本概念，就翻了下。虽然今年大模型能力突飞猛进，作为半个从业者深知大模型能力的边界，但每每往前迈一步，维特根斯坦对逻辑和语言的思考就让我颤抖一回。无论怎样，了解背后基本逻辑基本概念永远是最重要的，而《南瓜书》是一本为读者提供机器学习详细数学推导的辅助阅读书籍。本书以简洁易懂的语言和严谨的数学推导，旨在帮助读者更好地理解《西瓜书》中复杂的数学概念和推导过程，并将其应用于实际机器学习问题中。跟着推一遍，那种化繁为简，化腐朽为神奇的奇妙感觉会让我们更佩服前人的智慧，而到现在也不过几十年而已。本书在解释数学推导方面做出了出色的工作，虽然做工程向的东西不会天天推公式，但推公式的能力还是必不可少的，有时候一些简单小trick就会收获很不错的回报，甚至解决工程上的大问题。本书为读者提供了更低的数学负担，使得学习机器学习算法变得更加容易。本书的结构和组织也值得称赞。确实是站在读者角度写书，看起来还算舒服。总的来说，《南瓜书》是一本非常有价值的辅助阅读书籍。《南瓜书》将成为学习者在掌握机器学习原理和实践中的宝贵资源。这本书无疑是对于那些希望深入学习机器学习的读者来说的一本必备指南。
机器学习公式详解（第2版）读后感(二)
这本“南瓜书”（大名《机器学习公式详解(第2版)》）是周志华教授写的“西瓜书”（大名《机器学习》）的教辅，读者在阅读“西瓜书”的过程中，如果遇到难以理解的知识点或者公式，可以查阅本书相应章节的解读，从而更好地理解“西瓜书”。
作为第2版，与第1版的区别在于，第2版不仅像第1版那样对难点公式做了必要的推导和解释，还对每一章节做了概述，并且帮助读者梳理了相关的先验知识，解释了很多重要的概念。比如：对第5.5节（其他常见神经网络）做概述时，作者帮我们拎了下重点，指出本节提到的神经网路已不太常见，更为常见的神经网络是5.6节提到的卷积神经网络和循环神经网络；在学习第10章（降维与度量学习）时，作者帮我们梳理了一些线性代数的基础概念，使我们对本章的预备知识有所了解；在学习第8章（集成学习）时，作者在最后帮我们解释了Gradient Boosting、GBDT、XGBoost的联系和区别，使我们更好地理解这些重要的概念。
我们在学习机器学习时，不仅要知其然，还要知其所以然，“南瓜书”就是一本帮我们掌握机器学习的公式推导，使我们知其所以然的好书。如果你的目标不只是学会使用机器学习工具，而是对机器学习的理论有深入的研究，那么我强烈推荐你在阅读“西瓜书”时，用“南瓜书”做辅助读物。
机器学习公式详解（第2版）读后感(三)
我们正面临ChatGPT带来的一场技术革命，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。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。
众所周知，机器学习是这些年来人工智能中最核心的技术，要想学好人工智能，机器学习正是关键所在。《机器学习公式详解（第2版）》正是在这样的背景下创作出来的。
《机器学习公式详解》的第1版出版之后，大受读者欢迎。特别是其与“西瓜书”的结合，对于深耕于机器学习领域的读者来说无疑是极具指导意义的工具书。
但编著者们在收到众多读者的反馈意见后，毅然决定进行第2版的创作。第2版从多个方面对第1版进行了补充和修订，相信这一版能够更好地实现“南瓜书”与“西瓜书”的结合，给读者带来更多的收获。
类似于咖啡伴侣一样，《机器学习公式详解》系列是周志华教授的“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”第1版对“西瓜书”中的公式进行了解析，并补充了必要的推导过程及先验知识。
“南瓜书”第2版是Datawhale成员的自学笔记，更是第1版的升级版。本书扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，对“西瓜书”中320个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%，第1版重难点公式数量为250），旨在全面解决机器学习中的数学难题。
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
《机器学习公式详解（第2版）》采取多人分工合作、互相校验、开放监督的方式进行整本书的编著。这种方式既保证了书的质量，也保证了写作的效率。这是一种站在读者角度且非常先进的生产方式，容易给读者带来更好的体验。
最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书
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。在机器学习领域，理解公式便是编著者认为了解机器学习原理的最好方法，其实对于这一点大多数人也深表赞同，因为在学习中很多人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。
《机器学习公式详解（第2版）》正是抓住了这一关键，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。
在撰写“南瓜书”第1版期间，作者谢文睿和秦州结识了同样在为“西瓜书”写注解的贾彬彬老师，但由于当时第1版已定稿，未能合作，三位编著者遂相约一起撰写“南瓜书”第2版。
三位编著者利用工作之余，历时两年，在第1版的基础上，延续之前的思路，以本科数学视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读。除了大幅扩充解读的公式数量以外，编著者们还在部分章节开篇处加注了学习建议和些许见解，供读者参考。此外，为了照顾数学基础薄弱的读者，他们又增添了许多数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附录的形式给出，以便于査阅。
同时还录制了“吃瓜教程”视频教程搭配第2版阅读，保障了高效阅读本书！
