本書以機器學習原理和演算法編碼學習為主，內容分二大主線：單個演算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。
演算法除包含傳統的分類、聚類、預測等常用演算法之外，還新增深度學習、貝氏網、隱馬克夫模型等內容。每個演算法，都涵蓋提出問題、解決策略、數學推導、編碼實現、結果評估等部分。
數學推導力圖做到深入淺出。結構上數學原理與程式碼一一對照，有助於降低學習門檻，加深公式的理解，發揮推廣和擴大機器學習的作用。
適合：對機器學習演算法有興趣者，或工程技術人員。
作者簡介：
鄭捷
為www.threedweb.cn網站負責人，研究方向是機器學習與自然語言處理。負責高精度自然語言認知系統的設計與研發，研發目標是高精度（識別率在85%~95%）的統一架構的NLP認知系統。