本書內(nèi)容涵蓋了監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習的代表性算法，對算法的原理與思想、推導(dǎo)與證明、實現(xiàn)與應(yīng)用中涉及的知識點進行了清晰透徹的闡述。全書由12章組成，主要內(nèi)容包括機器學習基本理論、K-近鄰、貝葉斯、線性模型、支持向量機、決策樹、集成學習、聚類算法、降維算法、半監(jiān)督學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識。章節(jié)依照算法類別及算法間邏輯關(guān)系進行編排，內(nèi)容結(jié)構(gòu)上條理清晰、由淺入深，并完整的對算法的編碼實現(xiàn)進行了講解，從編程角度展示算法細節(jié)，使讀者可以更加深入透徹的理解算法原理、加深對算法的記憶，并能夠針對自身需求對算法進行修改和擴展。為幫助讀者充分了解和掌握每一章節(jié)基礎(chǔ)理論知識，每章附有思維導(dǎo)圖及思考與練習。