本書以機器學習算法為主題，詳細介紹算法的理論細節(jié)與應(yīng)用方法。全書共19章，分別介紹了邏輯回歸與最大熵模型、k-近鄰模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型、支持向量機模型、集成學習框架、EM算法、降維算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等基礎(chǔ)模型或算法，以及8個綜合項目實例。本書重視理論與實踐相結(jié)合，希望為讀者提供全面而細致的學習指導(dǎo)。