周志华「西瓜书」啃不动？「南瓜书」PDF上线了！详细公式推导，GitHub标星过万

周志华分别于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。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘 等领域的研究工作。主持多项科研课题，出版《机器学习》(2016)与《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》(2012)，在一流国际期刊和顶级国际会议发表论文百余篇，被引用三万余次。

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

玻尔兹曼机（Boltzmann machine）是随机神经网络和递归神经网络的一种，由杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和特里·谢泽诺斯基(Terry Sejnowski)在1985年发明。玻尔兹曼机可被视作随机过程的，可生成的相应的Hopfield神经网络。它是最早能够学习内部表达，并能表达和（给定充足的时间）解决复杂的组合优化问题的神经网络。但是，没有特定限制连接方式的玻尔兹曼机目前为止并未被证明对机器学习的实际问题有什么用。所以它目前只在理论上显得有趣。然而，由于局部性和训练算法的赫布性质(Hebbian nature)，以及它们和简单物理过程相似的并行性，如果连接方式是受约束的（即受限玻尔兹曼机），学习方式在解决实际问题上将会足够高效。它由玻尔兹曼分布得名。该分布用于玻尔兹曼机的抽样函数。

深度学习中的量化是指，用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。