看完这本1220页的教程书还不懂机器学习的可能性接近于0！

这本 1220页 的机器学习教程书真的太全面了！包含了从传统方法到深度学习再到Transformer和扩散模型的完整演化路径，全面覆盖了机器学习算法的理论基础、统计建模、优化方法以及现代深度学习前沿。

并且每种算法都会从数学原理解读、推导到伪代码，以及MATLAB＋Python（含PyTorch）实操范例。

可以说是 科研、教学、工程三合一！

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内容结构（章节概览）

基础部分（经典方法）

第2章：概率与随机过程

第3章：参数建模中的学习方法（含线性回归、最大似然、贝叶斯估计等）

第4章：均方误差估计（含Kalman滤波）

第5–6章：在线学习、梯度下降、最小二乘方法（包括RLS、LMS、SGD）

传统机器学习方法

第7章：分类器基础（贝叶斯、KNN、逻辑回归、Fisher判别、Boosting等）

第8章：凸优化与参数学习

第9–10章：稀疏建模与压缩感知（含LASSO、Cosamp）

第11章：核方法与支持向量机（SVM）

贝叶斯学习

第12章：EM算法与Bayesian推理

第13章：变分Bayesian、稀疏Bayesian学习、Gaussian Process等

生成模型与采样方法

第14章：Monte Carlo方法（MCMC、Gibbs、Metropolis等）

第15–16章：图模型（贝叶斯网络、马尔可夫随机场、条件随机场等）

现代深度学习与生成模型

第18章：深度神经网络 I（Perceptron、BP、CNN、RNN、Dropout）

第19章：深度神经网络 II（GAN、VAE、Transformer、Self-Supervised Learning、Diffusion Models）

特殊建模主题

第17章：粒子滤波

第20章：降维与潜变量建模（PCA, ICA, NMF, k-SVD）

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