机器学习（西瓜书）与南瓜书

简短书评

曾有听闻周志华老师的《机器学习》与李航老师的《统计学习方法》两本书在国内领域内的地位。其中，周志华老师的《机器学习》被称为“西瓜书”，而由Datawhale组织编写的《机器学习公式详解》（也称“南瓜书”）则是对西瓜书中出现的公式与数学逻辑进行推导与证明。尽管西瓜书、《统计学习方法》这两本书籍确实非常优秀，但我在最开始学习西瓜书的时候感觉到零基础学习起来会非常的困难。因此我个人认为：对于机器学习算法类的书籍，往往不建议初学者，尤其是像我这样的数学基础差的学生作为入门教科书。因为其注重的算法理论在工程里都可以通过简单调库实现，且纯数学与底层算法原理学习很可能会让初学者感到畏难，甚至没有实践导向容易丧失对机器学习的兴趣。相比之下，一些带着读者“动手学”的书籍可能更适合入门。但如果有幸能在该领域深造或者读硕博，西瓜书是非常值得精读的一本书。也希望未来我能有机会精读这样的数学理论书籍，在该领域继续深造。

学习收获

• 明白了机器学习的一些基础术语（如训练集、测试集、特征、标签、过拟合、欠拟合等）。
• 明白了基于混淆矩阵的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数等）的计算方式，并在如语义分割任务中被广泛使用。
• 在后来的学习中，也逐渐找到了自己的学习节奏：先能够跑通代码——再思考为什么能跑通代码——再尝试结合已有研究改进代码——最后主动去学习这个代码对应的模型及其数学原理，即“先学会怎么用，再学会如何用得更好，最后尝试思考‘为什么能用这个算法’”。

学习情况

受于本科阶段学科基础水平与时间规划限制，目前我只学习了前3章内容。但仅仅是基础概念、评估方式等内容的学习就让我在整个机器学习领域的学习中收益颇丰。因此，希望未来能够有机会读透这本书，将大佬的思想转化为自己的认知。