大家好！我是louwill。

經過一年零三個月的努力，《機器學習 公式推導與代碼實現》已于日前正式出版了。

關注過這本書的公眾號讀者應該知道，這本書在系列原創機器學習30講的基礎上，并參考了李航老師的《統計學習方法》和周志華老師的西瓜書《機器學習》的理論體系，從公式推導和代碼實現兩個維度來展示機器學習的基本內涵。

本書從20年8月開始選題和列大綱，到21年3月份完成初稿，到4月份完成二稿通稿，再到8月份編輯三稿修改，再到10月份四稿校樣，最后到12月份付印稿完成，中間過程修改和反復著實不易。

筆者作為一名算法工程師，從2017年以來就一直從事醫療數據和醫學影像數據的處理和分析工作。在筆者的技術成長過程中，李航老師的《統計學習方法》和周志華老師的“西瓜書”《機器學習》，給了筆者極大的幫助和啟發。國內做機器學習相關方向的學生和從業人員，這兩本書幾乎是人手一本。

兩位老師的書都有一個共同的特點，就是理論功底相當深厚，但不太注重于算法的代碼實現。這兩年筆者接觸了不少找工作的同學，大部分同學除了在機器學習基本原理上狠下工夫之外，并不滿足于現有的機器學習調包的學習方式，希望能夠從底層的算法實現邏輯和方法上更加深入的掌握機器學習。事實上，隨著這幾年機器學習的火爆，從業門檻也越來越高，以至于經常出現讓面試者現場手推邏輯回歸和手寫反向傳播代碼的情況。這些都使得筆者產生了撰寫這本書的想法。

機器學習是一門建立在數學理論上的應用型學科，完備的數學公式推導對于每一個研究機器學習的朋友都是非常必要的。而代碼實現則是更加深入理解機器學習算法的內在邏輯和運行機制的不二法門。因而本書取名為《機器學習 公式推導與代碼實現》，出發點正是來源于此。

本書力求系統、全面的展示公式推導和代碼實現這兩個維度。全書分為六個大部分26個章節，包括入門介紹、監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型和最后的總結。其中監督學習兩大部分是本書的重點內容。在敘述方式上，全書對于每一章對于一個具體的模型和算法。一般會以一個例子或者前序概念作為引入，然后重點從公式推導的角度來進行算法介紹，最后輔助以一定程度上的基礎代碼實現，重在體現算法實現的內在邏輯。各部分、各章內容相對獨立，但前后又多有聯系，讀者可以從頭到尾全書通讀，也可以根據自身情況選取某一部分某一章節進行選讀。

全書代碼已在GitHub開源，代碼地址為：

https://github.com/luwill/Machine_Learning_Code_Implementation

感興趣的讀者可直接在當當或者京東購買，目前平臺上75折出售。

最后，為了感謝各位讀者的一直以來的支持，特在公眾號送出五本《機器學習 公式推導與代碼實現》，依然是老規矩：評論區留言10字以上并點贊數前五的讀者拿書。

到1月17日22:00截止。

（為防止刷量，1月17日18時對留言前20名做個截圖作為證據，與最終點贊數量作對比。）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的新书首发 | 《机器学习 公式推导与代码实现》正式出版！（文末送书）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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