本書介紹了機器學習技術及Python實踐的基礎知識涵蓋了Python的機器學習基礎數據預處理機器學習算法及其實踐深度學習模型評價機器學習應用等內容其中第一篇為基礎入門篇介紹人工智能機器學習大數據等概念及相互關繫機器學習的步驟Python的Anaconda版本的安裝與使用NumPyMatplotlibSeabornPandas等常用模塊以及數據文件訪問數據統計第二篇為數據預處理篇介紹使用NumPy產生模擬數據集scikitlearn樣本生成器scikitlearn自帶數據集使用scikitskleam對數據集進行Zscore標準化極差標準化正則化二值化缺失值插補分類特征編碼PCA降維LDA降維TSNE降維第三篇為機器學習算法篇介紹線性回歸多項式回歸決策樹學習支持向量機聚類分析集成學經網絡模型評價第四篇為機器學習應用篇介紹圖像處理與識別語音處理與識別文本處理與中文期刊分類圖像壓縮第五篇為項目實等