本書對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和基本算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，對(duì)廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法(如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹和集成學(xué)習(xí)等)進(jìn)行了深入的分析，并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法。用6章對(duì)深度學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了相當(dāng)全面的敘述，不僅深入地討論了反向傳播算法、多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心知識(shí)和結(jié)構(gòu)，對(duì)于一些發(fā)展中的專題(如Transformer、大模型和深度生成模型等)也給予了一定深度的介紹。對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不僅介紹了經(jīng)典表格方法，也較詳細(xì)地討論了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)及應(yīng)用實(shí)例。本書對(duì)于基礎(chǔ)和前沿、經(jīng)典方法和熱門技術(shù)盡可能平衡，使讀者不僅能在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域打下一個(gè)良好的基礎(chǔ)，同時(shí)也可以利用所學(xué)知識(shí)解決遇到的實(shí)際問題并進(jìn)入學(xué)科前沿。