本书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，详细且与时俱进地介绍了机器学习（包括深度学习）的理论和方法。书中涵盖了数学背景（包括线性代数和优化理论）、基础的监督学习方法（包括线性回归、逻辑回归和深度神经网络），以及更高级的主题（包括迁移学习和无监督学习）。章节末尾的练习让读者能够应用所学知识，附录部分则对书中使用的符号进行了说明。 本书源自作者2012年的著作《机器学习：概率视角》，它不仅仅是一个简单的更新版本，更是一本全新的著作，反映了自2012年以来该领域的巨大发展，尤其是深度学习方面的进展。由于篇幅限制，新版分为上下两卷：《概率机器学习：基础篇》和《概率机器学习：进阶篇》，本书是上卷基础篇，下卷进阶篇将继续采用相同的概率方法，深入探讨更高级的主题。 新版的另一个主要变化是所有的软件代码都使用Python而不是MATLAB来实现，新代码使用了标准的Python库，例如NumPy、Scikit-learn、JAX、PyTorch、TensorFlow等，这些代码不需要本地安装，它们可以在云端笔记本中运行，这为书中讨论的理论主题提供了实用的补充。