本书针对Python 3.6+版本进行了全面更新,涵盖了概率论、统计学和机器学习领域的关键思想,并使用Python模块演示了这些领域的应用。作者通过多种分析方法和Python代码来处理有意义的示例,开发了机器学习中的关键直觉,从而将理论概念与具体实现联系起来;还提供了某些重要结果的详细证明;使用Pandas、Sympy、Scikit—learn、TensorFlow和Keras等流行的Python模块模拟和可视化了重要的机器学习概念(如偏差与方差之间的权衡、交叉验证和正则化),通过数值方法展示了许多抽象的