机器学习
周志华-(书签带目录)===============
首先, 读者诸君务须注意, 本书是一本教科书.
如本书“后记”所述, 写作本书的主因是作者要开设“机器学习”课. 根据作者的从教经验, 若每堂课涉及页码过多, 则不少同学由于选修多门功课, 在课后或许难有兴趣和精力认真钻研阅读, 教师也会因“包袱太重”而失去个人发挥的空间. 因此, 作为一学期课程的教材, 本书篇幅进行了仔细考量: 16 章正文, 每章 6-7 节, 一般不超过 25 页. 研究生课程若每学期 18 周, 则除去习题和答疑时间, 基本上每周讲授一章; 本科生课程则可进度稍缓, 一学期讲授 9-10 章. 囿于此限, 作者需对内容材料、以及材料讲述的程度进行取舍; 否则若不分巨细,其篇幅可能令读者望而生畏. 因此, 读者不要指望本书是无所不包、“从入门到精通”的书籍. 事实上, 对机器学习这个发展极迅速、已变得非常广袤的学科领域, 那样的书尚不存在; 即便出现, 也非数千页不止, 不适于用作教科书. 第二, 这是一本入门级教科书. 作者以为, 入门阶段最需要的是理清基本概念、了解领域概貌. 这好比人们到了一个陌生的地方, 首先要去找张地图, 大致弄清哪里是山、哪里有水、自己身在何处, 然后才好到具体区域去探索. 读者当然都希望所学“既广且深”, 但在有限时间内必先有个折中. 在入门阶段, “顾及细微”应该让位于“观其大略”, 否则难免只见树木、不见森林. 因此, 作者试图通过化繁为简的讲述, 使读者能在有限的篇幅中感受更多的、应该接触到的内容. 一定程度上说, 本书的主要目的就是为读者提供一张“初级地形图”、给初学者“指路”, 而本书提供的这张“地形图”, 其覆盖面与同类英文书籍相较不遑多让. 机器学习中存在多种学派可从其角度阐释其他学派的内容. 作者以为, 理解学派间的包容等价, 在进阶之后对融汇贯通大有裨益, 但在入门阶段, 先看到各自的本原面貌更为重要. 因为没有任何一个学派能完全“碾压”其他, 而过早先入为主地强化某学派观念, 对理解欣赏其他学派的妙处会埋下隐碍. 因此,本书尽可能从材料的“原生态”出发讲述, 仅在少数地方简略点出联系. 需说明的是, 作者试图以相近深度讲述主要内容. 读者若感到在某些地方“意犹未尽”, 或因作者以为, 入门阶段到此程度已可, 对其他内容的初窥优先于此处的进一步深究. 另外, 机器学习飞速发展, 很多新进展在学界尚无公论之前, 作者以为不适于写入入门级教科书中; 但为了不致于与学科前沿脱节, 本书也简略谈及一些本领域专家有初步共识的相对较新的内容. 第三, 这是一本面向理工科高年级本科生和研究生的教科书. 对前沿学科领域的学习, 必然需有基础知识作为先导. 为便于尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者已试图尽可能少地使用数学知识, 很多材料尽可能选择易于理解的方式讲述. 若读者感觉书中涉及的数学较深, 且自己仅需对机器学习做一般了解, 则不妨略过细节仅做概观, 否则建议对相关基础知识稍作复习以收全功. 囿于篇幅, 作者对许多材料尽可能述其精要、去其细冗, 所涉数学推导在紧要处给出阐释, 对理工科高年级同学稍下工夫就易自行弄清的繁冗则惜墨不赘. 读者不要指望通过读这本入门级教科书就能成为机器学习专家, 但书中各章分别给出了一些文献指引, 有兴趣的读者不妨据此进一步深造. 另外, 互联网时代之信息获取已相当便利, 读者可以容易地在网上找到机器学习中关于单个“知识点”的内容, 而信息搜索是理工科学生必备的本领, 只需知道自己在“找”什么, 就应该一定能找到材料. 根据本书提供的“地形图”, 读者若渴望对某个知识点进一步探究, “按图索骥”应无太大困难.