线上分享 | 入门机器学习，掌握学习方法迫在眉睫！

2021年4月5日，机器学习系统会议MLSys 2021 正式开始，这次会议的目标是机器学习和系统的交汇点的研究。会议旨在建立这些领域之间新的联系，包括确定机器学习的最佳实践和设计原则，以及开发适合实际机器学习工作流程的新型学习方法和理论。

机器学习系统会议MLSys 2021安排表

本次会议吸引了很多业内外知名人士参会，许多顶级专家学者也在会议上发表了关于机器学习的报告。其中有不少高阶报告对于机器学习入门新手甚至是学习了一段时间的程序员来说，都较为深奥。但这很正常，对机器学习的认知程度和其学习难度是成正比的，越深入越难学。在机器学习领域，你会经常听到一句这样的调侃——“机器学习，从入门到入土”。

所以，正确入门机器学习的方法是？

方法一：学会利用工具书，有效率地学习

快速上手一门技术，最合理的方式并不是从零开始，而是“缺啥补啥”。

如果你计划从周志华老师的《机器学习》（西瓜书）入手，当遇到难以理解的数学公式，网上查找答案有时候并没有那么准确。而《机器学习公式详解》（南瓜书）就是提高学习效率的好工具。

作者： 谢文睿、秦州

该书基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成的，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，可以帮助你一站式解决机器学习中的数学难题。

方法二：学会推导数学公式，掌握数学公式推导能力

在机器学习中，除了需要提高学习效率，还需要学会数学公式的推导。其推导的意义在于：

一能使你熟悉数学技巧。这些推导技巧不仅是很多重要的理论推导中经常运用的，也是你能够在日后的学习中直接运用的。

二能使你在推导的过程中理解数学原理。在推导的步骤中，你会对最终的公式和原理的来龙去脉有更加清晰的认知，对于该公式的适用范围也理解得更为深刻。

三能为你进阶学习打基础。在机器学习中，有些知识点是环环相扣的。并且随着学习内容的加深，其难度也随之加深，但在高阶的机器学习中，某个原理他不可能从零开始为你解释，大多都是给出结论，稍加点拨。这时就需要你的知识积累量，需要你能洞察出其中的推导过程，以及其中涉及的要点，甚至需要你不用去做具体的推导就可以脑补出其中的依赖关系。而这个功夫是建立在你熟悉数学推导过程的基础上的。

方法三：学会培养数学思维，立于不败之地

如果说工具书像是一种武器，学会推导数学公式像是掌握了这种武器的招式，那么培养数学思维则是对战中的应对策略。

如何培养机器学习中的数学思维？

知乎的机器学习话题中挂着一个问题，这个问题是：“遇到机器学习论文中完全看不懂的数学公式该怎样才能看懂，有没有什么工具可以推导解释计算的啊？”

而在这个问题的下面有一位网友的回复，会让你觉得颇有见地。

对此，我们再次推荐南瓜书，因为南瓜书就是这样一本由“别人类比推理的过程”所整合的书籍。

南瓜书全书共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。

针对南瓜书，也针对以上提到的学习方法，最新一起分享我们邀请到《机器学习公式详解》作者、Datawhale重要贡献成员秦州，直播分享《机器学习如何入门——给新手的入门学习建议》。

直播时间：4月15日 20:00-21:30

直播地址：https://jmq.h5.xeknow.com/s/36Mzue（点击阅读原文可直达）。

分享嘉宾：秦州，《机器学习公式详解》作者、Datawhale重要贡献成员。

直播赠书：在本次直播中，我们将为直播间好友邀请榜的前五名送出赠书，同时在直播过程中提问的小伙伴也将随机抽取5位送出《机器学习公式详解》一本。

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