本书详细地介绍了机器学习的基本原理，并采用“原理简述+问题实例+实际代码+运行结果”的模式介绍常用算法。全书共11章，主要包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维等内容。
本书可以作为高校计算机及相关专业的教材，也可以作为机器学习培训班教材，并适合作为从事机器学习及应用的专业人员和广大机器学习爱好者的自学用书。
