Boken "Machine Learning: From the Classics to Deep Networks, Transformers and Diffusion Models, Third Edition" gir en omfattende innføring i maskinlæringens verden. Den tar for seg grunnleggende konsepter som minste kvadraters regresjon, maksimum-likelihood metoder, Bayesiansk beslutningsteori, logistisk regresjon og beslutningstrær. Deretter bygger den videre på nyere teknikker som sparse modelleringsmetoder, læring i reproduksjonskjerne Hilbert-rom og støttevektormaskiner. Spesielt fokuseres det på Bayesiansk læring, der EM-algoritmen og dens approksimerte variasjonsversjoner diskuteres, særlig i sammenheng med blandingsmodeller, regresjon og klassifisering. Boken presenterer også ikke-parametrisk Bayesiansk læring, med eksempler som Gaussiske prosesser, kinesiske restauranter og indiske buffetprosesser. I tillegg gir boken en grundig behandling av Monte Carlo-metoder, partikkelfiltrering og probabilistiske grafiske modeller med vekt på Bayesianske nettverk og skjulte Markov-modeller. Reduksjon av dimensjoner og modellering av latente variabler blir grundig vurdert. Neuralnettverk og dyp læring dekkes også i stor detalj, slik at leseren får en helhetlig forståelse av det dynamiske feltet innen maskinlæring.
