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本備忘單是機器學習手冊的濃縮版，包含了許多關于機器學習的經典方程和圖表，旨在幫助您快速回憶起機器學習中的知識和思想。

這個備忘單有兩個顯著的優點:

1. 清晰的符號。數學公式使用了許多令人困惑的符號。例如，X可以是一個集合，一個隨機變量，或者一個矩陣。這是非常混亂的，使讀者很難理解數學公式的意義。本備忘單試圖規范符號的使用，所有符號都有明確的預先定義，請參見小節。

2. 更少的思維跳躍。在許多機器學習的書籍中，作者省略了數學證明過程中的一些中間步驟，這可能會節省一些空間，但是會給讀者理解這個公式帶來困難，讀者會在中間迷失。

【導讀】UC.Berkeley CS189 《Introduction to Machine Learning》是面向初學者的機器學習課程在本指南中，我們創建了一個全面的課程指南，以便與學生和公眾分享我們的知識，并希望吸引其他大學的學生對伯克利的機器學習課程感興趣。

講義目錄：

• Note 1: Introduction

• Note 2: Linear Regression

• Note 3: Features, Hyperparameters, Validation

• Note 4: MLE and MAP for Regression (Part I)

• Note 5: Bias-Variance Tradeoff

• Note 6: Multivariate Gaussians

• Note 7: MLE and MAP for Regression (Part II)

• Note 8: Kernels, Kernel Ridge Regression

• Note 9: Total Least Squares

• Note 10: Principal Component Analysis (PCA)

• Note 11: Canonical Correlation Analysis (CCA)

• Note 12: Nonlinear Least Squares, Optimization

• Note 13: Gradient Descent Extensions

• Note 14: Neural Networks

• Note 15: Training Neural Networks

• Note 16: Discriminative vs. Generative Classification, LS-SVM

• Note 17: Logistic Regression

• Note 18: Gaussian Discriminant Analysis

• Note 19: Expectation-Maximization (EM) Algorithm, k-means Clustering

• Note 20: Support Vector Machines (SVM)

• Note 21: Generalization and Stability

• Note 22: Duality

• Note 23: Nearest Neighbor Classification

• Note 24: Sparsity

• Note 25: Decision Trees and Random Forests

• Note 26: Boosting

• Note 27: Convolutional Neural Networks (CNN)

討論目錄：

• Discussion 0: Vector Calculus, Linear Algebra (solution)

• Discussion 1: Optimization, Least Squares, and Convexity (solution)

• Discussion 2: Ridge Regression and Multivariate Gaussians (solution)

• Discussion 3: Multivariate Gaussians and Kernels (solution)

• Discussion 4: Principal Component Analysis (solution)

• Discussion 5: Least Squares and Kernels (solution)

• Discussion 6: Optimization and Reviewing Linear Methods (solution)

• Discussion 7: Backpropagation and Computation Graphs (solution)

• Discussion 8: QDA and Logistic Regression (solution)

• Discussion 9: EM (solution)

• Discussion 10: SVMs and KNN (solution)

• Discussion 11: Decision Trees (solution)

• Discussion 12: LASSO, Sparsity, Feature Selection, Auto-ML (solution)

講義下載鏈接：//pan.baidu.com/s/19Zmws53BUzjSvaDMEiUhqQ 密碼:u2xs

簡介： 遷移學習作為機器學習的一大分支，已經取得了長足的進步。本手冊簡明地介紹遷移學習的概念與基本方法，并對其中的領域自適應問題中的若干代表性方法進行講述。最后簡要探討遷移學習未來可能的方向。 本手冊編寫的目的是幫助遷移學習領域的初學者快速入門并掌握基本方法，為自己的研究和應用工作打下良好基礎。 本手冊的編寫邏輯很簡單：是什么——介紹遷移學習；為什么——為什么要用遷移學習、為什么能用；怎么辦——如何進行遷移 (遷移學習方法)。其中，是什么和為什么解決概念問題，這是一切的前提；怎么辦是我們的重點，也占據了最多的篇幅。為了最大限度地方便初學者，我們還特別編寫了一章上手實踐，直接分享實現代碼和心得體會。

作者簡介： 王晉東，現于中國科學院計算技術研究所攻讀博士學位，研究方向為遷移學習、機器學習等。他在國際權威會議ICDM、UbiComp等發表多篇文章。同時，也是知乎等知識共享社區的機器學習達人（知乎用戶名：王晉東不在家）。他還在Github上發起建立了多個與機器學習相關的資源倉庫，成立了超過120個高校和研究所參與的機器學習群，熱心于知識的共享。個人主頁：//jd92.wang

目錄：

• 遷移學習基本概念
• 遷移學習的研究領域
• 遷移學習的應用
• 基礎知識
• 遷移學習的基本方法
• 第一類方法：數據分布自適應
• 第二類方法：特征選擇
• 第三類方法：子空間學習
• 深度遷移學習
• 上手實踐
• 遷移學習前沿

由Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰寫的《機器學習數學基礎》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417頁pdf版本已經放出，作者表示撰寫這本書旨在激勵人們學習數學概念。這本書并不打算涵蓋前沿的機器學習技術，因為已經有很多書這樣做了。相反，作者的目標是通過該書提供閱讀其他書籍所需的數學基礎。這本書分為兩部分：數學基礎知識和使用數學基礎知識進行機器學習算法示例。值得初學者收藏和學習！

目錄

Part I: 數據基礎

• Introduction and Motivation
• Linear Algebra
• Analytic Geometry
• Matrix Decompositions
• Vector Calculus
• Probability and Distribution
• Continuous Optimization

Part II: 機器學習問題

• When Models Meet Data
• Linear Regression
• Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
• Density Estimation with Gaussian Mixture Models
• Classification with Support Vector Machines