求推荐贝叶斯学习领域优质书籍，替代经典模型抑制过拟合

贝叶斯学习目前已是机器学习（ML）模型中抑制过拟合的主流方法，但我读过的多本相关书籍里，均未提及它可作为经典机器学习模型抑制过拟合的替代方案，具体读过的书籍包括：

• Manning的《NLP in Action》
• 《Deep Learning with Python》
• O'Reilly的《Deep Learning Foundations》
• 《Hands on Learning with Scikit-learn and TensorFlow》（史上最畅销的ML书籍）——不过这本书采用TensorFlow框架，操作比PyTorch繁琐得多，使用体验不佳
• 《Mathematics for Machine Learning》
• 另外两本记不起名字的书籍

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gaming Music