“Machine Learning Book”版本间的差异

2018年1月24日 (三) 14:08的版本

Introduction

2012年，我回到清华大学语音语言技术中心（CSLT）任教，继续关于语音识别相关领域的研究，同时亦开始自然语言处理、金融信号处理等方面的工作。这三方面的工作虽相差甚远，但都离不开机器学习的基础知识。另一方面，由于清华自身的学生名额极少，实验室要想发展，不得不接收一些短期的实习学生。这样就造成这样一种局面，不论是从事哪方面研究的实习生，我们都不得不对他进行基础机器学习知识的培训。这种培训非常频繁。

当前关于机器学习方面的资料非常丰富：Andrew NG在Coursea上的机器学习教程、Bishop的《机器学习与模式识别》和周志华老师的《机器学习》都是非常好的基础教材；Goodfellow等人的《深度学习》是学习深度学习技术的首选资料；MIT、斯坦福等名校的公开课也非常有价值；一些主要会议的Tutorial、keynote也都可以在网上搜索到。然而，在对学生们进行培训的过程中，我深感这些资料专业性很强，但入门不易。一方面可能是由于语言障碍，另一个主要原因在于机器学习覆盖面广，研究方向庞杂，各种新方法层出不穷，初学者往往在各种复杂的名词，无穷无尽的算法面前产生畏难情绪，导致半途而废。

2016年7月到8月，我在CSLT组织了一次关于机器学习的内部暑期研讨班[1]，主要目的不是细致讨论各种具体算法，而是将各种看似高深的方法有机组织起来，告诉学生们每种方法的基本思路、基本用法及与其它技术的关联，帮助其走入机器学习的宏伟殿堂。除了我讲以外，还有冯洋老师、王彩霞老师、王卯宁老师三位，分别讲述图模型、核方法和遗传算法三部分。研讨班取得了意想不到的效果，很多学生不仅掌握了基础知识和研究技巧，同时也对机器学习产生了浓厚兴趣，为进一步深入研究打下了基础。这期研讨班的幻灯片、视频及辅助资料已经在网上公开。

本书的主体内容即是基于该研讨班形成的总结性资料。基于作者的研究背景，这本书很难说是机器学习领域的专业著作，而是一本学习笔记，是从一个机器学习技术使用者角度出发对机器学习知识的一次总结，并加入我们在本领域研究中的一些经验和发现。与其说是一本教材，本书更象是一本科普读物，用轻松活泼的语言和深入浅出的描述为初学者打开机器学习这扇充满魔力的大门。打开大门以后，我们会发现这是个多么让人激动人心的领域，每天都有新的知识、新的思路、新的方法产生，每天都有让人振奋的成果。我们希望这本书可以让更多学生、工程师和相关领域的研究者对机器学习产生兴趣，在这片异彩纷呈的海域上找到属于自己的那颗宝石。

本书的主体内容即是基于该研讨班形成的总结性资料。其中先期工作分配如下：第1章、第9章，第10章由我执笔；第2章由李敖东、刘艾婷执笔，第3章由邢超、刘艾婷、张安迪、白紫薇执笔；第4章由汤志远、罗航、张纪袁执笔；第5章由王彩霞、白紫薇执笔；第6章由石颖、林靖伊、汪洋执笔，第7章由李蓝天、陈怿详执笔；第8章由王卯宁执笔，第11章由王彩霞执笔。基于先期工作，由我统一整理完成。

在本书撰写过程中，一些合作者帮助进行了整理查错工作，包括：张雪薇、林靖伊、戴海生、张淼、邵佳音、景鑫、富豪。

本书还在编写过程中，计划在2018/1/21号前完成初稿。相关资料会随着写作进度更新。

当前版本完全是草稿，其中一些引用、图片版权等信息还未处理。该资料不作为任何公开发表内容使用。

本工作受自然科学基金项目《语音识别中的稀疏性深度学习》(61371136)的支持，特此致谢。

--王东

2016 Summery Seminar

Slides, Video are here.

Version 2018-01-24

Draft of chapter 11 done. All the chapers done.

Now will go back to check all the equations, pictures, spellings, etc.

Version 2018-01-11

Draft of chapter 9, evolutionary learning.

Version 2018-01-01

Draft of chapter 8, nonparametric models released.

Version 2017-12-18

Draft of chapter 7, unsupervised learning released.

Version 2017-11-28

Draft of chapter 6, graphical model released.

Version 2017-11-12

Draft of chapter 5, Kernel method released.

Assembled book

Version 2017-08-28

Minor change, adopting corrections from Fu Hao.

Version 2017-08-13

Minor error-corrections. Zhang Miao helps chapter 2 and Jingxin helps chapter 3.
I changed the format so that each chapter pdf can see the whole structure of the book.

Version 2017-07-28

Re-checked Chapter1-4.
Thanks for Zhang Miao's minor correction for Chapter 4.
Thanks for Jingxin's proof reading for Chapter 1.

Version 2017-07-14

deep learning done. some errors corrected by Zhang Miao.

Version 2017-06-29

Lots of errors still exist, but less than the previous version.

Version 2017-04-12

目前完成四章：绪论、线性模型、神经模型、强化学习 (所有tex资料在cvs repository cslt.book)

未查错字版本 pdf

@@ 第55行： / 第55行： @@
 Slides, Video are [http://cslt.riit.tsinghua.edu.cn/mediawiki/index.php/2016_Summer_Seminar_for_Machine_learning here].
+==Version 2018-01-24==
+Draft of chapter 11 done. All the chapers done.
+Now will go back to check all the equations, pictures, spellings, etc.
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/08-28/chapter1.pdf Chapter 1：机器学习简介]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/08-28/chapter2.pdf Chapter 2：线性模型]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/08-28/chapter3.pdf Chapter 3：神经模型]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/08-28/chapter4.pdf Chapter 4：深度学习]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/11-12/chapter5.pdf Chapter 5：核方法]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/11-28/chapter6.pdf Chapter 6：图模型]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/12-18/chapter7.pdf Chapter 7：无监督学习]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/01-01/chapter8.pdf Chapter 8：非参数模型]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/18-01-11/chapter9.pdf Chapter 9：演化学习]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/08-13/chapter10.pdf Chapter 10： 强化学习]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/18-01-24/chapter11.pdf Chapter 11： 优化方法]
+* [http://wangd.cslt.org/book/ml/18-01-24/book.pdf Assembled book]
 ==Version 2018-01-11==