前 言
在撰写“南瓜书”第1 版期间，笔者和秦州有幸结识同样在为“西瓜书”写注解的贾彬彬老师，由于当时第1 版已定稿，未能合作，遂相约一起撰写“南瓜书”第2 版。我们利用工作之余，历时两年，在第1 版的基础上，延续之前的思路，以本科数学视角对“西瓜书”中的内容做了更进一步的解读。除了大幅扩充解读的公式数量以外，我们在部分章节开篇处加注了学习建议和些许见解，供读者参考。此外，为了照顾数学基础薄弱的读者，我们又增添了许多数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附录的形式给出，以便于查阅。
第2 版的使用方法保持不变，仍然是“西瓜书”的教辅，读者在阅读“西瓜书”过程中如遇到难以理解的知识点或者公式，可查阅本书相应章节的解读，辅以理解，效果最佳。为了与“西瓜书”中的图表进行区分，本书中的图表序号格式为“章节号-图表序号”（例如“图2-1”），而“西瓜书”中的图表序号格式为“章节号. 图表序号”（例如“图2.1”）。
对于本书中的内容，需要掌握到何种程度？这是自本书第1 版出版以来，笔者收到的最多的反馈。其实学习目的不同，需要掌握的程度也不同。学习机器学习的人群按照其学习目的可简单分为三类：期望从事机器学习理论研究的人，期望从事机器学习系统实现的人，以及期望将机器学习应用到具体场景的人。对于期望从事机器学习理论研究的读者，本书中的内容理应全部掌握，同时对本书所涉及数学知识的归属学科也理应系统性学习，诸如最优化、矩阵论和信息论。对于期望从事机器学习系统实现的读者，本书中的内容用于了解算法细节，以便进行工程化实现和性能优化，因此涉及算法原理的公式推导理应读懂。对于期望将机器学习应用到具体场景的读者，本书可以帮助其深入理解各个算法所适用的数据类型，因此其中的公式推导可以不深究。本书的编写初衷是希望分享过来人的经验，以期望帮助“西瓜书”的读者们在有限的时间成本下，踩更少的“坑”，学更多的知识。
本书由开源组织Datawhale 的成员采用开源协作的方式完成，参与者包括3 位主要作者（谢文睿、秦州和贾彬彬）、5 位编委会成员（居凤霞、马晶敏、胡风范、周天烁和叶梁）、12 位特别贡献成员（awyd234、feijuan、Ggmatch、Heitao5200、xhqing、LongJH、LilRachel、LeoLRH、Nono17、spareribs、sunchaothu和StevenLzq）。本书的开源版本托管于GitHub，仓库名为“pumpkin-book”。
由于编者水平有限，书中难免有所纰漏和表述不当之处，还望各位读者批评指正。关注微信公众号“Datawhale”，回复“南瓜书”即可与我们取得联系，我们将尽力提供答疑和勘误。
谢文睿
2023 年3 月1 日于后厂村
