来源：机器之心
每个学科领域都有那么几本经典的入门书，而在机器学习领域，周志华老师的「西瓜书」（《机器学习》）就是一本非常难得的中文入门教材。前不久，与之配套的「南瓜书」（「西瓜书」公式推导）也已问世，为同学们学习「机器学习」提供了更多辅助。
但对于想要深耕机器学习领域的同学来说，只啃「西瓜书」是不够的，它只能让你对机器学习有所了解，起到入门的作用。对于这部分同学，你需要的可能是「宝箱书」。
「宝箱书」是什么？它是周志华、王魏、高尉、张利军四位南京大学教授共同撰写的一本机器学习理论入门书，从 2016 年就开始筹备，中间打磨四年，最近才刚刚成稿，旨在改变中文机器学习理论读物匮乏之现状。
「宝箱书」的本名是《机器学习理论导引》，旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。
为什么叫「宝箱书」呢？很明显，和「西瓜书」的封面上有西瓜一样，「宝箱书」的封面上也有宝箱。这个「宝箱」里藏的是机器学习理论的七个重要概念或理论工具，即「可学性、（假设空间）复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率和遗憾界」。作者称其为「七种武器」，与古龙的一本武侠小说同名。
书的每一章都聚焦上述的一个概念，颇有种写武侠小说的韵味。
除介绍基本概念外，作者还在书中给出了若干分析实例，展示如何应用不同的理论工具来分析具体的机器学习技术。
成书缘由
随着人工智能技术的不断发展和应用，机器学习在近年来备受关注，对机器学习理论感兴趣的专业人士也日益增多。
机器学习理论的主要内容是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计。虽然机器学习理论对深入理解机器学习技术非常重要，但由于内容艰深广袤，且来源流派颇为不同，学习难度非常大。
国际上机器学习理论的专业图书很少，往往侧重从理论角度来理解机器学习具体技术，或聚焦于某项具体的学习理论，缺乏全面性和系统性。
《机器学习理论导引》试图为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。作者以为，对理论学习和研究来说，弄清楚基础概念和工具尤为重要。因此，本书采取了与上述书籍不同的组织方式，梳理出了机器学习理论这个「百宝箱」中的七个重要概念或理论工具。
读者今后对具体机器学习问题或技术作分析时，可根据条件选择适用的概念或理论工具。
目标读者
与之前的「西瓜书」不同，这本「宝箱书」的难度可能要大很多，主要面向高校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生，学术界机器学习领域的研究人员和教师，以及工业界对机器学习理论感兴趣的专业人员和工程师。
作者在前言中表示，在四年的筹备过程中，由于学生反映内容难度较大，这本书经过了多轮试讲修改。直到 2019 年春季学期研究生选修课上讲授之后，学生的反馈情况才大致达到预期，于是在 2019 年中裁定内容。
虽然已经尽量降低难度，但这本「宝箱书」还是有一定的门槛：
当然，难度越大，啃下来之后的成就感也会越大。作者表示，「深入学习下来，不仅有助于理解机器学习的重要思想，更有助于感受和体会这个学科领域的美，一切努力最终都是值得的。」
作者介绍
本书由机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学 LAMDA 团队四位教授合著。周志华老师规划了全书内容结构并撰写了第 1-2 章，王魏老师撰写了第 3-4 章，高尉老师撰写了第 5-6 章，张利军老师撰写了第 7-8 章，最后由周志华老师修订统一了全书风格。
《机器学习理论导引》的四位作者。从左至右：周志华、王魏、高尉、张利军。
周志华老师是南京大学计算机系主任、人工智能学院院长，欧洲科学院外籍院士，人工智能相关五大主流国际学会 ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR 均入选 Fellow 的首位华人学者。此外，他还是中国计算机学会、中国人工智能学会会士，曾获 IEEE 计算机学会 Edward J. McCluskey 技术成就奖、CCF 王选奖等。
王魏老师是南京大学计算机系副教授，主要研究方向为机器学习理论，曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、江苏省优秀博士学位论文奖、CCF 青年人才发展计划等。
高尉老师是南京大学人工智能学院副教授，主要研究方向为机器学习理论，曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、江苏省优秀博士学位论文奖等。
张利军老师是南京大学计算机系副教授、博士生导师，主要研究方向为大规模机器学习与优化，曾获首届达摩院青橙奖、中国科协青年人才托举工程、CCF 青年人才发展计划等荣誉。