周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书（俗称“南瓜书”）基于Datawhale成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”中重、难点公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。
全书共16章，与“西瓜书”章节、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，希望能够帮助读者达到“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，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
本书思路清晰，视角独特，结构合理，可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。

谢文睿，北京工业大学硕士，开源组织Datawhale核心成员兼开源项目负责人，主要研究方向为机器学习与自然语言处理。

第1章 绪论
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式（1.2）
第2章 模型评估与选择
式（2.20）
式（2.21）
式（2.27）
式（2.41）
附注
参考文献
第3章 线性模型
式（3.5）
式（3.6）
式（3.7）
式（3.10）
式（3.27）
式（3.30）
式（3.32）
式（3.37）
式（3.38）
式（3.39）
式（3.43）
式（3.44）
式（3.45）
第4章 决策树
式（4.1）
式（4.2）
式（4.6）
式（4.7）
式（4.8）
附注
参考文献
第5章 神经网络
式（5.2）
式（5.10）
式（5.12）
式（5.13）
式（5.14）
式（5.15）
式（5.20）
式（5.22）
式（5.23）
式（5.24）
附注
参考文献
第6章 支持向量机
式（6.9）
式（6.10）
式（6.11）
式（6.13）
式（6.35）
式（6.37）
式（6.38）
式（6.39）
式（6.40）
式（6.41）
式（6.52）
式（6.60）
式（6.62）
式（6.63）
式（6.65）
式（6.66）
式（6.67）
式（6.70）
附注
参考文献
第7章 贝叶斯分类器
式（7.5）
式（7.6）
式（7.12）
式（7.13）
式（7.19）
式（7.20）
式（7.24）
式（7.25）
式（7.27）
式（7.34）
附注
参考文献
第8章 集成学习
式（8.1）
式（8.2）
式（8.3）
式（8.4）
式（8.5）
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式（8.12）
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式（8.30）
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式（8.32）
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式（8.34）
式（8.35）
式（8.36）
第9章 聚类
式（9.5）
式（9.6）
式（9.7）
式（9.8）
式（9.33）
式（9.34）
式（9.35）
式（9.38）
第10章 降维与度量学习
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式（10.10）
式（10.14）
式（10.17）
式（10.24）
式（10.28）
式（10.31）
第11章 特征选择与稀疏学习
式（11.1）
式（11.2）
式（11.5）
式（11.6）
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式（11.10）
式（11.11）
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式（11.15）
式（11.16）
式（11.17）
式（11.18）
第12章 计算学习理论
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式（12.2）
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式（12.7）
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式（12.57）
式（12.58）
式（12.59）
式（12.60）
参考文献
第13章 半监督学习
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式（13.2）
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式（13.4）
式（13.5）
式（13.6）
式（13.7）
式（13.8）
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式（13.12）
式（13.13）
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式（13.16）
式（13.17）
式（13.20）
第14章 概率图模型
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式（14.2）
式（14.3）
式（14.4）
式（14.7）
式（14.8）
式（14.9）
式（14.10）
式（14.14）
式（14.15）
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式（14.26）
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式（14.40）
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第15章 规则学习
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第16章 强化学习
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