该手册只有130页，整理了几乎所有关机机器学习的概念、模型、基础知识点，它将帮助读者快速回顾关于机器学习相关的核心知识点和重要公式、模型、概念。涉及概率模型、处理离散数据的生成模型、高斯模型、贝叶斯模型、统计模型、现性回归、逻辑回归、有向图模型、现性生成模型、隐马尔科夫模型、核模型等等，非常适合正在准备机器学习相关的工作面试的读者。
书籍来源：https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet
文末附本书免费下载地址。
本书目录
部分章节内容节选
往期精品内容推荐
精品竞赛推荐-EasyDL专业版挑战赛，万元奖池期待你来参与！
MIT新课-《6.824分布式系统2020春》视频及ppt分享
历史最全自然语言处理测评基准分享-数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜
历史最全DL相关书籍、课程、视频、论文、数据集、会议、框架和工具整理分享