深入浅出.工业机器学习算法详解与实战

本书先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识，再介绍线性模型、概率图模型、本向量化算法、树模型和深度学习；还介绍了算法周边的程架构及实现原理，如如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数服务器的架构设计、做A/B测试的注意事项等。