麻省理工推出《概率机器学习》，以概率贝叶斯见长。面向开发者，外网热门，快来学习。

麻省理工出版的《概率机器学习》绝对是封神般的存在！该书以概率和贝叶斯的独特视角，对机器学习底层逻辑进行了全面又细致的阐释。外网下载量惊人地高达 327k，其配套的 GitHub 仓库标星数更是达到了 4.9k。

该书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角来呈现机器学习的内容。这种独特的视角为理解机器学习提供了一个连贯的框架，能够帮助读者更好地理解不同机器学习方法之间的关系和权衡。

这本书的重要特点之一便是其实用性。作者提供了大量实例与代码，助力读者更好地理解和应用概率机器学习技术，同时对如何实现概率机器学习算法给予了详细指导。

书中配有在线 Python 代码，利用标准的 Python 库（如 numpy、scipy、scikit-learn 等）以及一些深度学习库（如 jax、pytorch 和 tensorflow），可以用来复现几乎所有的图形和案例。这些代码为理论知识提供了实践补充，帮助读者更好地理解和应用所学内容。

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