本書共12章，內(nèi)容涵蓋基礎(chǔ)理論、算法、模型評估、編程實踐等多個方面，可分為以下3個部分。第1部分(包括第1、2章)：介紹了機器學習的背景與基礎(chǔ)知識：第2部分（包括第3-8章)：討論了兒種常用的傳統(tǒng)機器學習算法，包括回歸算法、決策樹算法、支持向量機算法、貝葉斯算法、集成學習算法、聚類算法，還介紹了這些算法的應用：第3部分(包括第9-12章)：探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強化學習的相關(guān)概念及應用，包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強化學習。