书籍摘要

《机器学习公式详解》是由谢文睿和秦州编著，郭媛翻译的一本机器学习领域的参考书籍，由人民邮电出版社发行。本书基于周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）编著而成，旨在对“西瓜书”中的重难点公式进行解析，并补充具体的推导细节，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的原理和方法。

内容概述

本书共16章，与“西瓜书”的章节和公式对应。每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角进行讲解，希望帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下学期学生”水平。每章都附有相关阅读材料，供有兴趣的读者进一步钻研探索。

第1章 绪论

介绍了机器学习的基本概念和背景，以及本书的编著目的和方法。强调了公式推导在理解机器学习原理中的重要性。

第2章 模型评估与选择

详细解析了模型评估的指标和方法，如ROC曲线、AUC值等，并对相关公式进行了推导和解释。通过具体例子说明了曲线的绘制过程和面积计算方法。

第3章 线性模型

对线性模型中的公式进行了详细的推导和解析，包括线性回归、逻辑回归等。通过向量化的方法优化了公式的计算过程，提高了效率。

第4章 决策树

解析了决策树中的信息熵、信息增益、基尼指数等概念，并对相关公式进行了推导。通过具体例子说明了决策树的构建过程和属性选择方法。

第5章 神经网络

对神经网络中的感知机模型、学习算法等进行了详细的推导和解析。介绍了感知机的参数更新式和梯度下降法，并对相关公式进行了推导。

第6章 支持向量机

解析了支持向量机中的对偶问题、KKT条件等概念，并对相关公式进行了推导。通过具体例子说明了支持向量机的优化过程和约束条件。

第7章 贝叶斯分类器

对贝叶斯分类器中的贝叶斯估计、拉普拉斯修正等进行了详细的推导和解析。介绍了贝叶斯估计的三种方法，并对相关公式进行了推导。

第8章 集成学习

解析了集成学习中的加性模型、Boosting算法等概念，并对相关公式进行了推导。通过具体例子说明了集成学习的优化过程和权重更新方法。

第9章 聚类

对聚类中的Jaccard系数、Rand指数等进行了详细的推导和解析。介绍了聚类的外部指标和内部指标，并对相关公式进行了推导。

第10章 降维与度量学习

解析了降维中的主成分分析、线性判别分析等概念，并对相关公式进行了推导。通过具体例子说明了降维的优化目标和矩阵运算方法。

第11章 特征选择与稀疏学习

对特征选择中的熵、信息增益等进行了详细的推导和解析。介绍了稀疏学习中的LASSO回归和KSVD算法，并对相关公式进行了推导。

第12章 计算学习理论

解析了计算学习理论中的经验误差、泛化误差等概念，并对相关公式进行了推导。通过具体例子说明了PAC可学习性和VC维的定义和应用。

第13章 半监督学习

对半监督学习中的高斯混合模型、EM算法等进行了详细的推导和解析。介绍了半监督学习的优化过程和参数更新方法。

第14章 概率图模型

解析了概率图模型中的团、势函数等概念，并对相关公式进行了推导。通过具体例子说明了概率图模型的结构和概率计算方法。

第15章 规则学习

对规则学习中的似然率统计量、FOIL增益等进行了详细的推导和解析。介绍了规则学习的优化过程和操作方法。

第16章 强化学习

解析了强化学习中的状态值函数、动作值函数等概念，并对相关公式进行了推导。通过具体例子说明了强化学习的优化过程和策略更新方法。

书籍特色

本书的最大特色是对“西瓜书”中的重难点公式进行了详细的解析和推导，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的原理和方法。通过具体的例子和详细的推导过程，使读者能够深入理解每个公式的含义和应用场景。本书适合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。

适用人群

本书适合对机器学习感兴趣的读者，尤其是那些希望深入理解机器学习原理和方法的读者。无论是初学者还是有一定基础的读者，都可以通过本书加深对机器学习的理解和掌握。

总结

《机器学习公式详解》是一本非常有价值的参考书籍，通过对“西瓜书”中重难点公式的详细解析和推导，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的原理和方法。无论是学习还是实际应用，本书都是一本非常有用的参考书。