本书涵盖了机器学习中的经典技术, 如分类、聚类、降维、离群值检测、半监督学习和主动学习。同时介绍了近期高深的主题, 包括流数据学习、深度学习以及大数据学习的挑战。每一章指定一个主题, 包括通过案例研究, 介绍前沿的基于Java的工具和软件, 以及完整的知识发现周期: 数据采集、实验设计、建模、结果及评估。每一章都是独立的, 提供了很大的使用灵活性。附带的网站提供了源码和数据。对于学生和数据分析从业员来说, 这确实很难得, 大家可以直接用刚学到的方法进行实验, 或者通过将这些方法应用到真实环境中, 加深对它们的理解。