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在人工智能入门时，关于先看《机器学习》（西瓜书）还是先看《深度学习》（花书）的问题，实际上取决于个人的学习目标和背景。

《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。

周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。如果你已经入门了西瓜书，推荐《机器学习》伴侣书，本书是《机器学习公式详解》（俗称“南瓜书”）的第2 版。相较于第1 版，本书对“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。

（1）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。

（2）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。

本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考

《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。

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。

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，**化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。

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。