【干货书】面向工程师的机器学习简介：理论、算法、概念全覆盖，206页pdf

为工程师写的机器学习简介（A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers）

https://arxiv.org/abs/1709.02840

摘要

本专著的目标是介绍机器学习领域内的关键概念、算法和理论框架，涵盖了监督学习与无监督学习、统计学习理论、概率图模型和近似推断等方向。本专著的目标读者是具有概率学和线性代数背景的电气工程师。本书基于第一原理（first principle）写作，并按照有清晰定义的分类方式对其中的主要思想进行了组织，其中的类别包含鉴别式模型和生成式模型、频率论者和贝叶斯方法、准确推断和近似推断、有向模型和无向模型、凸优化和非凸优化。本书中的数学框架使用了信息论的描述方式，以便工具具有统一性。书中提供了简单且可重复的数值示例，以便读者了解相关的关键动机和结论。本专著的目的并不是要为每个特定类别中已有的大量解决方案提供详尽的细节描述（这些描述读者可参阅教科书和论文了解），而是为了给工程师提供一个切入点，以便他们能借此进一步深入机器学习相关文献。