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<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/pumpkin.png" >
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<h1>南瓜书（pumpkin-book）</h1>
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16
“周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能“不太友好”，本书旨在对西瓜书里比较难理解的公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。”
27

38
读到这里，大家可能会疑问为啥前面这段话加了引号，因为这只是我们最初的遐想，后来我们了解到，周老师之所以省去这些推导细节的真实原因是，他本尊认为“理工科数学基础扎实点的大二下学生应该对西瓜书中的推导细节无困难吧，要点在书里都有了，略去的细节应能脑补或做练习”。所以......本南瓜书只能算是我等数学渣渣在自学的时候记下来的笔记，希望能够帮助大家都成为一名合格的“理工科数学基础扎实点的大二下学生”。
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## 配套资源
1217
视频教程：[https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU](https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU)
1318

14-
组队学习：[https://www.datawhale.cn/learn/summary/2](https://www.datawhale.cn/learn/summary/2)
15-
16-
在线阅读：[https://www.datawhale.cn/learn/summary/2](https://www.datawhale.cn/learn/summary/2)
17-
1819
PDF版本下载：[https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/releases](https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/releases)
1920

21+
组队学习：[https://www.datawhale.cn/learn/summary/2](https://www.datawhale.cn/learn/summary/2)
22+
2023
## 纸质版
2124
<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/nangua_v2.jpg" width="300" height="316">
2225

@@ -53,10 +56,13 @@ PDF版本下载：[https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/releases](http
5356
## 致谢
5457
特别感谢[@awyd234](https://github.com/awyd234)、[@feijuan](https://github.com/feijuan)、[@Ggmatch](https://github.com/Ggmatch)、[@Heitao5200](https://github.com/Heitao5200)、[@xhqing](https://github.com/xhqing)、[@LongJH](https://github.com/LongJH)、[@LilRachel](https://github.com/LilRachel)、[@LeoLRH](https://github.com/LeoLRH)、[@Nono17](https://github.com/Nono17)、[@spareribs](https://github.com/spareribs)、[@sunchaothu](https://github.com/sunchaothu)、[@StevenLzq](https://github.com/StevenLzq) 在最早期的时候对南瓜书所做的贡献。
5558

56-
## 关注我们
59+
60+
<div align=center>
61+
<h2>关注我们</h2>
5762
扫描下方二维码关注公众号：Datawhale，然后发送“南瓜书”，即可获取“南瓜书读者交流群”入群方式
5863

5964
<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/qrcode.jpeg" width="180" height="180">
6065

61-
## LICENSE
62-
本作品采用[知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)进行许可。
66+
<h2>LICENSE</h2>
67+
本作品采用 <a href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/" target="_blank">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议（CC BY-NC-SA 4.0）</a> 进行许可
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</div>

‎docs/chapter1/chapter1.md‎

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```{important}
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参与组队学习的同学须知：
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本章学习时间：1.5天
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本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=2
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本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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> [!IMPORTANT]
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> 参与组队学习的同学须知：
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> 本章学习时间：1.5天
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> 本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=2
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> 本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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> 本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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1312
# 第1章 绪论
1413

‎docs/chapter10/chapter10.md‎

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```{important}
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参与组队学习的同学须知：
3-
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本章学习时间：3天
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本章配套视频教程：
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https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=15
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https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=16
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> 本章学习时间：3天
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> 本章配套视频教程：
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>
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> https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=15
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> https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=16
1211
1312
# 第10章 降维与度量学习
1413

‎docs/chapter11/chapter11.md‎

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```{important}
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参与组队学习的同学须知：
3-
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本章学习时间：3天
5-
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本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=17
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> [!IMPORTANT]
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> 参与组队学习的同学须知：
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>
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> 本章学习时间：3天
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>
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> 本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=17
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# 第11章 特征选择与稀疏学习
109

‎docs/chapter2/chapter2.md‎

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```{important}
2-
参与组队学习的同学须知：
3-
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本章学习时间：1.5天
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6-
本章配套视频教程正在赶制中，先自行看书学习，第2章严格来说是在学完具体机器学习算法（第3章及其以后章节的内容）后再来学的，因此本章能看懂多少就看多少，只需看到2.3.2即可，【2.3.3-ROC与AUC】及其以后的暂时都可以跳过，等学完后面的算法再回来认真研读。
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8-
本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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> [!IMPORTANT]
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> 参与组队学习的同学须知：
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> 本章学习时间：1.5天
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> 本章配套视频教程正在赶制中，先自行看书学习，第2章严格来说是在学完具体机器学习算法（第3章及其以后章节的内容）后再来学的，因此本章能看懂多少就看多少，只需看到2.3.2即可，【2.3.3-ROC与AUC】及其以后的暂时都可以跳过，等学完后面的算法再回来认真研读。
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>
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> 本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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> 本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
1211
1312
# 第2章 模型评估与选择
1413

‎docs/chapter3/chapter3.md‎

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参与组队学习的同学须知：
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> [!IMPORTANT]
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> 参与组队学习的同学须知：
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>
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> 本章学习时间：线性回归3天+对数几率回归3天+线性判别分析3天，共计9天
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> 本章配套视频教程：
7+
>
8+
> 一元线性回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=3
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>
10+
> 多元线性回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=4
11+
>
12+
> 对数几率回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=5
13+
>
14+
> 线性判别分析：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=6
15+
>
16+
> 本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
17+
>
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> 本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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本章学习时间：线性回归3天+对数几率回归3天+线性判别分析3天，共计9天
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本章配套视频教程：
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8-
一元线性回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=3
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多元线性回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=4
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对数几率回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=5
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14-
线性判别分析：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=6
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16-
本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
17-
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本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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2020

2121
# 第3章 线性模型
2222

‎docs/chapter4/chapter4.md‎

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```{important}
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参与组队学习的同学须知：
3-
4-
本章学习时间：3天
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6-
本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=7
7-
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本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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> 参与组队学习的同学须知：
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> 本章学习时间：3天
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> 本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=7
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> 本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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>
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> 本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
1211
1312
# 第4章 决策树
1413

‎docs/chapter5/chapter5.md‎

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参与组队学习的同学须知：
3-
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本章学习时间：3天
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本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=8
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本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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> 参与组队学习的同学须知：
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> 本章学习时间：3天
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> 本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=8
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> 本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
9+
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> 本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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1312
# 第5章 神经网络
1413

‎docs/chapter6/chapter6.md‎

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```{important}
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参与组队学习的同学须知：
3-
4-
本章学习时间：3天
5-
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本章配套视频教程：
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8-
支持向量机：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=9
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软间隔与支持向量回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=10
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本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
13-
14-
本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
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> [!IMPORTANT]
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> 参与组队学习的同学须知：
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> 本章学习时间：3天
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> 本章配套视频教程：
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>
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> 支持向量机：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=9
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> 软间隔与支持向量回归：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=10
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> 本章配套代码：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/blob/main/%E8%A5%BF%E7%93%9C%E4%B9%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E6%88%98.md
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> 本章配套代码视频教程：https://space.bilibili.com/431850986/lists/3884942
1615
1716
# 第6章 支持向量机
1817

‎docs/chapter7/chapter7.md‎

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```{important}
2-
参与组队学习的同学须知：
3-
4-
本章学习时间：3天
5-
6-
本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=11
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> 参与组队学习的同学须知：
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> 本章学习时间：3天
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> 本章配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=11
87
98
# 第7章 贝叶斯分类器
109

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