机器学习理论入门-图论
这是一篇介绍图论基础概念的文本。图由顶点（节点）和边组成，可以是有向的也可以是无向的。图可以通过边的有无方向来分类，还可以根据连接的特性分为连通图、二分图、强连通图等。文章介绍了权、路径、连通图、生成树、度和度中心性等概念，强调了度中心性在衡量节点重要性中的作用，并区分了无向图和有向图的一阶、二阶邻居。提供了一个Python示例来寻找图中节点的一阶、二阶、三阶邻居，并简要提到了高阶特征的重要性。最后，作者表明若有更高级的图论知识需求，将进行更新。
机器学习理论入门-西瓜书
周志华教授的《机器学习》（西瓜书）是一本深受欢迎的机器学习入门书籍，内容覆盖了机器学习的基础知识、线性模型、神经网络、支持向量机和计算学习理论等多个领域。本文精简了理论和公式，以便快速入门，并推荐了南瓜书作为配套辅导书籍。文章通过绪论、机器学习理论、基本术语等基础知识，逐步引导读者了解机器学习的核心概念和应用方法。每个章节都试图用通俗易懂的方式解释复杂的理论，并提供了链接和示例以供深入学习。此外，文中还讨论了机器学习领域的一些关键问题，如过拟合和欠拟合、模型评估与选择、以及支持向量机等高级主题，为读者提供了坚实的理论基础和实践指南。