现在各种机器学习深度学习模型出来的非常快，真的学都学不过来，但是这些模型的核心还是之前的一些经典之作。
在这个越来越内卷的时候，如果你想要沉下心好好的去一步步深刻学习机器学习算法，这本24年的新书真的可以看看！
《机器学习算法深度剖析》深入探讨当今世界上一些最令人兴奋的机器学习 (ML) 算法的设计和基本原理。
特别关注基于概率的算法，学习贝叶斯推理和深度学习的基础知识，您还将探索机器学习的核心数据结构和算法范例。
你将探索数十种ML算法的实际实现，包括：
蒙特卡洛股票价格模拟
使用均值场变分推理的图像去噪
隐藏马尔可夫模型的EM算法
不平衡学习、主动学习和集成学习
用于超参数调整的贝叶斯优化
狄利克雷过程K-均值聚类应用
基于逆协方差估计的股票聚类
使用模拟退火进行能量最小化
基于ResNet卷积神经网络的图像搜索
使用变分自编码器的时间序列异常检测
如果大家需要这本书的PDF版本+配套代码，同样可以长按扫码添加我的小助手让她无偿及时发送给大家。
这本乎对机器学习算法的“如何”和“为何”进行了深度解释。对于每一种算法类别，你将从数学原理开始，逐步过渡到Python中的实际实现。你将探索来自机器学习各个领域的数十个示例，包括金融、计算机视觉、自然语言处理等。每个示例都附有详细的推导和说明，以及富有洞察力的代码示例和图表：
看不懂英文可以用margin note翻译着看。
随便截了几张截图：
