Boken "Probability and Statistics for Machine Learning" utforsker sannsynlighet og statistikk fra et maskinlæringsperspektiv. Innholdet er delt inn i tre hovedkategorier. Den første delen gir en grundig innføring i grunnleggende konsepter innen sannsynlighet og statistikk, og kapittel 1 gir en oversikt over disse fagområdene samt deres betydning for maskinlæring. Kapitlene 2 til 5 går i dybden på fundamentale prinsipper som danner grunnlaget for videre studier. Den andre delen tar for seg sammenhengen mellom sannsynlighet og maskinlæring. Mange applikasjoner innen maskinlæring benytter sannsynlighetsmodeller, der parametere læres på en datadrevet måte. Fra kapittel 6 til 9 utforskes ulike modeller fra sannsynlighet og statistikk som anvendes i maskinlæring. Et sentralt verktøy i dette arbeidet er maksimum-likelihood-estimering, en grunnleggende konsept i maskinlæring som bidrar til å knytte data til sannsynlighet. Hele boken er utformet for å gi leseren en solid forståelse av hvordan probabilistiske tilnærminger kan anvendes til å løse problemer innen maskinlæring.
