该手册仅有130页，全面涵盖了机器学习的核心概念、模型和基础知识。它旨在帮助读者快速回顾机器学习的关键知识点、重要公式、模型和概念。书中包含的内容包括概率模型、处理离散数据的生成模型、高斯模型、贝叶斯模型、统计模型、线性回归、逻辑回归、有向图模型、生成模型、隐马尔可夫模型和核模型等，非常适合那些准备参加机器学习相关工作面试的读者。

本书详细列出了目录，包括各种机器学习模型和技术的介绍。书中还包含了一些章节的精选内容，以便读者更好地理解和掌握这些知识。

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