20天,碎片化时间,266页西瓜书。大神笔记拿走,快速学起来

2018 年 5 月 13 日 大数据文摘 文摘菌


五一小长假前,大数据文摘发起了打卡学习活动,收到了读者朋友的积极响应,也成了氛围良好的学习社区。目前,第三轮打卡学习活动即将接近尾声,文摘菌带大家一起来感受打卡学习社区成员们满满的收获。


还不了解打卡活动的小伙伴,点击这里查看召集令,期待你的加入~


首先是各种好用又高大上的笔记软件,在第一轮打卡结束后,我们分享了13款好用的笔记软件/网站,并给大家推荐了优秀的CS231n笔记和吴恩达深度学习笔记。点击这里查看笔记软件列表哦。


第二轮打卡活动结束后,大数据文摘完善了打卡活动的组织形式,简化了流程。我们的志愿者及时响应社区成员的提问和笔记提交,还有群里的大咖也热心的回答其他成员遇到的问题,还耐心的讲解公式的推导,可以说非常nice了。


在第三轮打卡学习活动中,其中一项是周志华老师的书籍——《机器学习》(西瓜书),这本书先后登上亚马逊、京东、当当网等的计算机类畅销书榜首,书籍简介如下:


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”,也可借助本书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。



本次西瓜书打卡群的笔记颜值都非常高,而且质量一流。在整理大家笔记的过程中,我们发现了一份非常优秀的周志华《机器学习》(西瓜书)笔记,在征得笔记作者Pitt授权之后,与大家共享这份非常优秀的笔记。后续遇到不错的学习资料,文摘菌也会持续和大家分享哦。


笔记作者打卡心得


不知不觉,已经参加了两期大数据文摘举办的周志华《机器学习》(简称西瓜书)打卡学习活动。


今天按要求上传了最后一天的学习笔记,也意味着自己这期的西瓜书打卡学习圆满结束了。


借着这股热气未减的劲头,我顺便沉思片刻。


跟你们大多数人一样,我也想知道自己哪根筋搭错了,竟然一天不落比较满意地完成了学习笔记!!!


看到我那图文并茂的学习笔记,你们肯定不会相信我竟然是个懒人,生活中有时候会懒到那种用钱也挪不动我的地步。


另一方面,参加完两期打卡学习活动,我确确实实有了完完整整11章共266页的西瓜书学习笔记,而这只是两期20天打卡学习的直接结果。


托腮左顾,能如此这般坚持下来的动力绝非用钱推动这样简单,虽然每期我们都缴了象征性的几十元保证金督促自己。


我想了想,应该有下面几点:


一、可能很多非班科出身的人跟我有过类似的想法,如果要往机器学习这条路发展,那么当务之急就是先入门,为了入门走得踏实,尽量把门口的地基夯实打牢,而入门最好的书非西瓜书不可。可是,我的西瓜书去年就买了,当时看了不到1章就被各种事中断,再也没拾起来。不管怎样,想好好看完西瓜书已经成为一颗种子,在我心底等待时机萌芽长大。


二、打卡学习就像一记春雷,轰响之余带着润物之雨浇灌了我心底那颗种子。依稀记得第一次发现有西瓜书打卡学习活动时(应该是大数据文摘举办的第2轮活动了),看完规则,果断参与。一开始没适应,感觉每天的学习量不小,而随着每天的笔记上传,又期待着第二天的打卡学习。


三、我以前没有看书记笔记的习惯,总觉得记笔记会耽误看书的进度,其实那样反而会走马观花。这次记笔记让我找到了正向学习的一些感觉,因为我是先快速看一遍,然后在记笔记的时候再看一遍,加深记忆的同时也激发了思考,对一些概念理解得更好。


四、我现在似乎习惯并喜欢上了这种看书记笔记的形式,也就是说,即便没有打卡学习活动,我也会自己坚持把西瓜书剩下的5章学完并记笔记。此外,我还会用同样的方法去看其他我想看的书。


五、有了这些笔记,我可以脱离原书快速回顾要点,甚至可以利用笔记知识点的分层结构,从粗到细,逐层回顾。


六、有了这些笔记,我可以有很好的原创材料去做分享:朋友圈、博客、github等等。


感想之余,我在想我现在还算是懒人吗?我现在从没有像以前那样不确定这个答案,但我确定的是,我依然会参加下一期西瓜书打卡学习活动。


俗话说,赠人玫瑰手有余香。我没有玫瑰,只是一些真实的经验,分享给大家,能有一点帮助就好。


Tip1:先快速看一遍当天打卡要求看完的内容,然后再边看边做笔记。因为有打卡时间限制,较难理解消化的部分在笔记中做好标记,然后带着问题去打卡群里讨论或请教各路大神,回头再去补笔记。


Tip2:可以试试用XMind软件写学习笔记,思维导图软件的分层结构很适合给西瓜书做笔记和回顾(章>节>知识点),书中的公式和图片用截图的方式放到笔记中,笔记写完可以方便地导出png图片用于上传打卡。


笔记高清大图


这里先给大家放上笔记的部分高清大图,在大数据文摘后台回复“西瓜书”可下载完整笔记~


第3章 线性模型


第5章 神经网络


第9章 聚类


笔记作者信息

作者:Pitt

博客:

https://blog.csdn.net/csdn_zf

GitHub:

https://github.com/pittzhou


感谢分享!在大数据文摘后台回复“西瓜书”可下载全部高清笔记~


如果你也感兴趣,想加入西瓜书的打卡,督促自己学习,见识更多优秀笔记,和志同道合的朋友探讨,请扫描二维码。


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周志华,男,分别于1996年6月、1998年6月和2000年12月于 南京大学计算机科学与技术系获学士、硕士和博士学位。2001年1月起留校任教,2002年破格晋升副教授,2003年获 国家杰出青年科学基金,随后被聘任为教授,2004年获博士生导师资格,2006年入选教育部长江学者特聘教授。现任南京大学 校学术委员会委员、计算机科学与技术系 主任、人工智能学院 院长、计算机软件新技术国家重点实验室 常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所 (LAMDA) 所长。美国计算机学会(ACM)、美国科学促进会(AAAS)、国际人工智能学会 (AAAI) 、国际电气电子工程师学会 (IEEE) 、国际模式识别学会 (IAPR)、国际工程技术学会 (IET/IEE) 、中国计算机学会(CCF)、中国人工智能学会(CAAI) 等学会的会士 (Fellow),欧洲科学院 外籍院士。教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任、证监会科技监管专家咨询委员会委员、南京市政府人工智能产业顾问,江苏省政协十、十一、十二届委员,江苏省青联十一届副主席等。 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/
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