本书分为三篇，共计13章内容。基础篇(1-2章)对机器学习进行概述，并通过Spark机器学习进行数据分析；算法篇(3-8章)针对分类、聚类、回归、关联规则、协同过滤、降维等算法进行详细讲解，并进行算法建模应用实现；综合应用篇(9-13章)综合异常检测、用户画像，引出广告点击率预估，对企业征信大数据、智慧交通大数据等场景进行实践，详细讲解基于Spark的大数据机器学习综合应用。