人工智能入门是先看西瓜书还是先看花书？
人工智能入门是先看西瓜书还是先看花书？
在人工智能入门阶段，选择《机器学习》（西瓜书）还是《深度学习》（花书）作为起点，是许多初学者面临的问题。本文将详细分析这两本书的特点和适用场景，帮助读者做出明智的选择。
西瓜书：机器学习的全面指南
《机器学习》（西瓜书）由周志华教授撰写，是一本非常受欢迎的机器学习入门教材。它系统地介绍了机器学习的基础概念、数据处理、特征选择、模型评估与选择、线性模型、支持向量机、决策树与集成学习、神经网络与深度学习等内容。这本书的特点是通俗易懂，非常适合初学者，且案例丰富，理论结合实际应用，有助于读者深入理解机器学习的核心原理和方法。
对于《机器学习》（西瓜书）的读者，推荐其伴侣书《机器学习公式详解》（俗称“南瓜书”）第2版。相较于第1版，第2版对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。
具体来说：
- 320个公式的详细推导解析：在充分捕捉第1版“南瓜书”的读者需求后，第2版扩充了对“西瓜书”解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。
- 机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册：延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读：新增20个对“西瓜书”图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节开篇处加注学习建议和些许见解，进一步照顾数学基础薄弱的读者。
全书共16章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。
此外，对于数学基础较为薄弱的读者，还可以参考《机器学习的数学》。本书从机器学习的角度讲授数学知识，包括微积分、线性代数与矩阵论、优化方法、概率论、信息论、随机过程以及图论等内容。通过具体的应用实例，使读者对抽象的数学知识有直观的认识。
花书：深度学习的权威指南
《深度学习》（花书）则是深度学习领域的经典之作，由国内外多位AI专家共同撰写。它涵盖了深度学习的基本概念、数学工具、深度学习方法和技术，以及具有前瞻性的研究方向。这本书的内容相对较为深入，适合对深度学习有一定了解或具备一定数学基础的读者阅读。
本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学等方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
学习路径建议
对于完全没有机器学习或深度学习基础的读者来说，建议先阅读《机器学习》（西瓜书）。这本书能够系统地介绍机器学习的基础知识和常用方法，为读者打下坚实的基础。在阅读过程中，可以结合《机器学习的数学》等辅助书籍来解决数学障碍。当对机器学习有了较为全面的了解后，再阅读《深度学习》（花书），将进一步深入学习深度学习的原理和技术。
然而，如果读者已经具备了一定的数学基础和机器学习背景，且对深度学习有浓厚的兴趣，那么也可以考虑先阅读《深度学习》（花书）。在阅读过程中，可以回顾和巩固机器学习的相关知识，以便更好地理解和掌握深度学习的内容。
总之，无论先看哪本书，都需要根据自己的实际情况和学习目标来选择。同时，在阅读过程中要注重理解和实践，通过编程练习和项目实践来加深理解。