贝叶斯算法是基于概率论的算法，是机器学习中的一门重要理论支撑。本书从贝叶斯理论基本原理讲起，逐步深入到算法、机器学习、深度学习，并配合项目案例，重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理，以及在机器学习中的应用。全书分为10章，涵盖了：贝叶斯概率；概率估计；贝叶斯分类器；随机场；参数估计；机器学习；贝叶斯网络；隐马尔可夫模型；贝叶斯深度学习等。涉及的应用领域包含机器学习、图像、语音、语义分析。整体遵循由易到难，逐步深入。内容以算法原理讲解和应用解析为主，每节内容辅以案例进行综合理解。本书内容通俗易懂，案例贴合实际，实用性强，适合有一定算法基础的读者进阶阅读。