Datawhale 《南瓜书》

最新推荐文章于 2025-06-20 13:33:59 发布
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分类专栏： Machine Learning Python
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Datawhale 南瓜书 pumpkin-book

原书：机器学习 周志华

贡献者： Datawhale成员

欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。

章节·小节

每个chapter表示章节，part* 表示每个小节

pumpkin-book
├─chapter2
│  ├─part1 # 第2章 第1小节
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|  |  |  └─images # 图片文件
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【人工智能】机器学习西瓜书《机器学习》 & 南瓜书《机器学习公式详解》介绍
本本本添哥
01-17 710
西瓜书”与“南瓜书”的组合为广大的机器学习爱好者提供了一个从入门到精通的有效途径。前者构建了坚实的理论基础，后者则在此基础上进一步深化理解，二者相辅相成，共同助力于推动中国乃至全球范围内机器学习教育事业的发展。如果您正在寻找一本既能满足初学者需求又能引导您走向更高层次的专业书籍，那么“西瓜书”加上“南瓜书”无疑是一个非常理想的选择.
《机器学习》【南瓜书+西瓜书】读书笔记——第一章 绪论
m0_74037247的博客
02-12 830
机器学习正是这样一门学科，它致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以 “数据”形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型" （model）的算法，即 “学习算法”（learning algorithm）。
机器学习南瓜书.pdf
04-15
南瓜书旨在对西瓜书里比较难理解的公式加以解析
《Datawhale南瓜书》出版啦！
Datawhale
03-16 715
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：Datawhale开源项目组作为机器学习的入门经典教材，周志...
【公开课笔记】基于LLM 的开发范式-datawhale长琴
最新发布
Everyday try to become better -Kobe Bryant
06-20 141
灵活的case在实体的场景中实在是太多了，而且很多内容本来就是歧义的，人都觉得歧义，大模型更难以解释。
【组队学习】【29期】4. 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书
老马的程序人生
09-11 536
4. 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书 航路开辟者：谢文睿、秦州 领航员：刘琳 航海士：谢文睿、秦州 基本信息 开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU 内容属性：机器学习（理论）专题 内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！ 定位人群：有本科数学基础（高等数学
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）模型选择与评估总结（python代码实现）
qq_26274961的博客
03-15 5997
机器学习（西瓜书+南瓜书）第一、二章总结（python代码实现）
机器学习笔记之西瓜书、南瓜书（一）——1-6章
ooorczgc的博客
07-13 1838
DataWhale机器学习——吃瓜教程（一）学习笔记
《Datawhale南瓜书》出第二版啦！
Datawhale
06-05 625
Datawhale干货作者：Datawhale开源项目团队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...
第27期 Datawhale 组队学习 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书第一章和第二章 / 周志华《机器学习》
weixin_45856170的博客
07-12 884
摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容 说明： 本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后） 目录摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容说明： 本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后）第一章 绪论1.1 理论1.1.1 基本术语1.1.2 假设空间1.1.3 版本空间1.1.4 归纳偏好1.2 理论推导![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210711114827612.jpg?x-oss-pro
南瓜书(机器学习) - Task01 - 学习笔记
m0_52122297的博客
07-13 355
背景：正所谓“生化环材”四大天坑，机械土木两大护法。本人是机械专业的研一学生，因为在帮导师搬砖的过程中需要涉及Machine Learning以及Deep Learning方面，因而准备系统学习一下，也感谢DataWhale提供的教学视频与平台。（背景介绍完毕） 打卡任务：Task01是掌握西瓜书的第一章和第二章 学习笔记： 1. 西瓜书的第一章是绪论部分，主要是引入机器学习的概念以及今后需要涉及到一些基本术语： 数据集：一般将一组记录的集合称为一个“数据集”； 属性(特征)：反应事件或对象在某方
机器学习西瓜书&南瓜书——决策树模型
m0_73556978的博客
09-30 1502
决策树模型是机器学习领域最常见的模型之一，甚至有人说决策树模型上机器学习领域的水平上升了一个台阶。决策树的基本思想是根据样本的一些特征来构造一个树，树的每个分支节点都是一个分支属性，每个分支节点都会针对当前节点的属性把样本一分为二，有这个属性或者说在这个属性上表现为yes的数据被分为一个集合，没有这个属性或者在这个属性上表现为no的数据呗分为一个集合。一个完整的决策过程包含若干个子决策，最终得到判定结果。以“找出好瓜”这个任务为例，假设西瓜有“色泽“，”根蒂“，”敲击声“这三个属性，假设先判定“色泽”这个属
【DataWhale组队学习】吃瓜教程(西瓜书+南瓜书)Task04-激活函数
qq_40857571的博客
10-25 550
本次任务是周志华老师《机器学习》第五章神经网络的内容，重点学习了前三个小节。学习过程中发现西瓜书对于神经网络激活函数的内容并未涉及太多，于是结合邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章前馈神经网络的部分也进行了学习。下面对激活函数的学习结果进行大致的整理。 一、激活函数的性质 1.连续并可导（允许少数点上不可导）的非线性函数 可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数。 2.激活函数及其导函数要尽可能的简单 有利于提高网络计算效率。 3.激活函数的导函数的值域要在一个合适的区间内
【机器学习】啃“瓜”笔记001：啃“西瓜书+南瓜书”——第1章 绪论
qq_46343832的博客
07-12 1584
摘要：内容主要是啃“西瓜书和南瓜书”——绪论部分的笔记和总结
西瓜书/南瓜书_学习笔记_1
2201_75956817的博客
09-10 919
需注意的是，现实问题中我们常面临很大的假设空间，但学习过程是基于有限样本训练集进行的，因此，可能有多个假设与训练集一致，即存在着一个与训练集一致的"假设集合"，我们称之为"例如对我们已经很熟悉的西瓜问题来说，“假设1:好瓜= (色泽=*) ⋀ (根蒂=蜷缩)⋀(敲声=浊响)”和假设2: "好瓜=(色泽=*) ⋀ (根蒂=蜷缩)⋀(敲声=*)"这两个假设，哪一个更"简单"呢?大致可以理解为，给定一个正例，如（（色泽=浅白，根蒂=*，敲声=浊响），好瓜），以此为基础，去除所有色泽和敲声与好瓜不一致的假设。
机器学习(西瓜书)&南瓜书学习笔记
qq_60489376的博客
07-21 778
机器学习内容总结,第一章
机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第1章绪论（学习笔记+公式推导）
佛系更新
01-17 3639
本博客为博主在学习 机器学习【西瓜书/南瓜书】过程中的学习笔记，每一章都是对《西瓜书》、《南瓜书》内容的总结和提炼笔记，博客可以作为各位读者的辅助思考，也可以做为读者快读书籍的博文，本博客对西瓜书所涉及公式进行详细的推理以及讲解，本人认为，不推导公式所学得的知识是没有深度的，是很容易忘记的，有些公式推导起来并不复杂，只是被看似复杂的数学表达式所“吓唬”，希望大家拿上纸笔，跟着博主一起学习，一其推导。对于哪一部分的推导不理解的，可以评论出来，博主看到后会尽快回复！
南瓜书《动手机器学习公益训练营》-卷积神经网络基础与LeNet
sinat_28591295的博客
02-18 196
1 卷积神经网络基础 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影...
机器学习之西瓜书+南瓜书：第一章
weixin_37801425的博客
12-14 2536
第一章 绪论 1.1 引言 经验：数据 模型（model）：从数据中学得的结果，指全局性结果。 模式：局部性结果 1.2 基本术语 数据集（data set）：记录的集合 示例（instance）或样本（sample）：每条记录是关于一个事件或对象的描述。 属性（attribute）或特征（feature）：反应事件或对象在某方面的表现或性质的事项。 1.3 假设空间 1.4 归纳偏好 1.5 发展历程 1.6 应用现状 ...
机器学习南瓜书pdf
09-12
南瓜书（《统计学习方法》）是一本机器学习领域的经典教材，被称为机器学习领域的“圣经”。这本书由李航教授撰写，包含了机器学习的基本概念、方法和算法等内容。 南瓜书主要分为三个部分。第一部分是关于机器学习...
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