本書以Python為基礎，使用Sklearn平臺，逐步帶領讀者熟悉并掌握機器學習的經典算法。全書共12章，主要內容包括人工智能概述、Python科學計算、數據清洗與特征預處理、數據劃分與特征提取、特征降維與特征選擇、模型評估與選擇、KNN算法、決策樹、線性模型、樸素貝葉斯算法、支持向量機和k均值聚類算法，附錄介紹了課程教學大綱和Sklearn數據集。
本書內容精練，文字簡潔，結構合理，案例經典且實用，綜合性強，面向機器學習入門讀者，側重提高。
本書適合作為高等院校相關專業(yè)機器學習入門課程教材或教學參考書，也可以供從事機器學習應用開發(fā)的技術人員參考。