本书共13 章分为4篇展开: 第一篇: 机器学习基础篇 (第1-6章), 讲述机器学习的基础算法, 包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法; 第二篇: 机器学习高级篇 (第7-10章), 讲述经典而常用的高级机器学习算法, 包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习; 第三篇: 机器学习工程篇 (第11-12章), 讲述机器学习工程中的实际技术, 包括数据预处理, 模型评估、选择与验证等。第四篇: kaggle实战篇 (第13章), 讲述一个kaggle竞赛题目的实战。