يقدم هذا الكتاب مقدمة شاملة للأساسيات الرياضية والتقنيات المستخدمة في مجال التعلم الآلي. يبدأ الكتاب بمقدمة توضح الرموز المستخدمة طوال الكتاب، وتشمل هذه المقدمة تذكيرًا بمبادئ التفاضل والتكامل والجبر الخطي والاحتمالات، بالإضافة إلى بعض المصطلحات من نظرية القياس التي تساعد القارئ في فهم كيفية استخدام هذه الأدوات في الفصول اللاحقة. كما يوفر هذا الفصل خلفية في تحليل المصفوفات والتحسين، مما يشكل الأساس للخوارزميات المذكورة في الكتاب. في الفصل التالي، يتم تقديم الدعم النظري لأبرز الخوارزميات في التعلم الآلي، مثل الانحدار التدرجي العشوائي والطرق القريبة. بعد ذلك، يناقش الكتاب مبادئ التنبؤ الإحصائي، مقدماً نظرة عامة على نظرية النواة المتجددة وتقنيات الفضاء هلبرت، وهي تقنيات لها تطبيقات واسعة في مجال التعلم الآلي. ثم ينتقل الكتاب لتغطية مجموعة متنوعة من الخوارزميات الإحصائية ذات الرقابة، مثل الطرق الخطية وأجهزة المتجهات الداعمة وأشجار القرار والتعزيز والشبكات العصبية. يتم تخصيص جزء كبير من الكتاب للطرق التوليدية، حيث يتم تقديم الفصل الأول من هذا الجزء للطرق التجميعية ونظرية السلسلة الماركوفية. الفصول اللاحقة تتناول نظرية النماذج الرسومية، وتقدم تعريفًا بالطرق المتغيرة لبناء نماذج ذات متغيرات مخفية، بالإضافة إلى دراسة النماذج التوليدية المستندة إلى التعلم العميق. الأخير، ولكن ليس أقل أهمية، يركز الكتاب على الطرق الغير مراقبة، مثل تكتلات البيانات وتحليل العوامل وتعلم الطيات. هذه الطرق مهمة جدًا في التعامل مع بيانات غير مصنفة أو بيانات ذات بُعد عالٍ. يختتم الكتاب بفصل نظري يناقش متباينة التركيز وحدود التعميم، وهي مواضيع أساسية في فهم أداء النماذج وقابلية التنبؤ بها. بشكل عام، يعتبر هذا الكتاب موردًا أساسيًا ومتكاملًا للطلاب والباحثين المهتمين بفهم الجوانب النظرية والتطبيقية للتعلم الآلي.