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这是一本面向工程师的机器学习基础导论，从第一性原理出发构建可迁移的ML系统思维模型。核心特点是用软件工程类比（如齿轮传动解释链式法则、管道阀门类比梯度流）建立直觉，覆盖神经元、网络架构（含Transformer）、优化原理与泛化机制，并强调工具选择背后的工程权衡而非单纯数学推导。适合具备扎实编程与系统设计能力、希望将软件工程思维迁移到ML系统设计与调试的工程师学习。