作为机器学习的入门经典教材，周志华老师的《机器学习》，自2016年1月底出版以来，首印5000册一周售罄，并在8个月内重印9次。先后登上了亚马逊，京东，当当网等的计算机类畅销书榜首，身边学习机器学习的小伙伴基本上是人手一本。
当初在学习周志华《机器学习》教材的过程中，遇到了公式推导的难题，苦于没有人答疑解惑，于是发起了Datawhale南瓜书开源项目，希望再也没有难推的公式，深入理解机器学习。
作为从业者，我就经常被用户询问：入门机器学习，为什么要学好数学 ? 薪资高吗? 我该怎么学 ?
鉴于大家都有这方面的困惑，为了帮助更多的人从零进阶机器学习的工程师，3月26日晚8点，我们特邀南瓜书的作者解码入门机器学习，如何解决数学问题？同时参与直播讨论，还将选取读者赠送南瓜书哦。快来参加吧!
锁定直播间3月26号晚上20:00将准时直播，欢迎来共享南瓜书《机器学习公式详解》读书会，入门机器学习，如何解决数学问题？
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。
康奈尔大学计算机硕士，Datawhale重要贡献成员。阿里巴巴算法工程师，主要研究方向为图神经网络的研发和应用。CIKM 2019最佳应用论文作者，开源图神经网络框架graph-learn核心开发者。
时间：2021年3月26日（周四） 20:00 – 21:30
形式：线上视频
邀请好友参与此次直播，邀请榜单前5名，获得南瓜书1本。截止3月26日晚9点。
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机器学习和深度学习的难度本来就很大，出现这一结果也是在意料之中的。总结起来，困难主要是这几个方面：
数学。密集的出现数学概念和公式，对大部分读者来说都是很困难的，尤其是不少数学知识超出了本科“微积分”，“线性代数”，“概率论与数理统计”3门课的范围。见到陌生的数学符号和公式让大家茫然不知所措。
机器学习和深度学习中的一些思想不易理解。一些复杂的算法，比如支持向量机、反向传播算法、EM算法、概率图模型、变分推断，它们到底解决了什么问题，为什么要这样做，这些书里解释的不太清楚，这就造成了读者不知其所以然。
抽象。有些机器学习算法是很抽象的，比如流形学习、某些聚类算法等。如果不给出直观的解释，也是难以理解的。
不能和应用结合。很多教材普遍存在的一个问题是没有讲清楚这个方法到底有什么用，应该怎么用。
所有这些问题中，数学无疑是排在第一位的。
南瓜书是经典“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南，2019年发布之初便荣登 GitHub Trending第 2，受到了读者的一致好评，并得到了 多名知乎、微博大V主动推荐！书籍的正式版得到了俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达6位人工智能领域大咖亲笔推荐！截止此时star 数已经突破1.6万。
两年前，Datawhale开源项目南瓜书发布，受到全网转发，两年后，南瓜书完整版正式撒花完结，重磅出版。从基础公式解析到难点探讨，无论你数学功底如何，都可以在南瓜书里找到你想要的。“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”. “南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析，并补充了必要的推导过程；在推导公式的过程中有时候会需要一些先验知识，编著者也进行了必要的补充.上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要. 现在能用一些机器学习工具来实现某个任务的人越来越多了，但是具有机器学习思维且了解其原理从而能够解决实际问题的能力在工作中更重要，具有这种能力的人也更具有竞争力.这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式，既保证了书的质量，也保证了写作的效率. 这是一种站在读者角度且非常先进的生产方式，容易给读者带来很好的体验。也就是说，这本书完全从读者学习的角度出发，分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验，也特别能够引起他们的共鸣.
其实，每个人在学习一门新的课程时，都会有自己独特的经验和方法. 这种经验和方法的共享非常难能可贵. 在这里，理解公式便是了解机器学习原理的最好方法，其实对于这一点大多数人也深表赞同，因为在学习中很多人就是那种喜欢推导公式的典型代表，只有公式推导成功，才觉得对知识的原理理解得更深刻，否则总是觉得心里不踏实。
我们将向读者免费赠送两本《机器学习公式详解》，你只需要点击下方抽奖链接，并邀请好友为你点赞，其中集赞最多的两位读者朋友将会获得这本书！
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活动截止时间：2021年3月26号 晚8点整
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