本书讲述机器学习理论基础、算法实现及使用方法，第1章介绍机器学习及其算法；第2-9章主要介绍监督式学习算法，其中包括监督式学习算法基础、线性回归算法、机器学习中的搜索算法、Logistic回归算法、支持向量机算法、决策树、神经网络和深度学习；第10、11章介绍无监督学习算法，其中包括降维算法和聚类算法；第12章讲述强化学习的相关知识；附录提供了学习本书必备的数学基础知识和Python语言与机器学习工具库。