本书以机器学习初学者为教学对象，通过讲解机器学习的常用方法及实际应用，培养读者机器学习应用技能及计算思维能力。本书共 12 章，主要介绍了机器学习概述、Python 语言基础、网络爬虫、数据预处理与特征工程、多元回归分析、分类方法、支持向量机、朴素贝叶斯方法、聚类分析方法、人工神经网络与深度学习、数据可视化、基于Pyecharts的大数据可视化图表。
本书内容丰富、图文并茂，以数据分析流程为主线，将算法与应用相结合，系统讲解常用的机器学习理论和分析方法，通过案例帮助读者快速掌握机器学习相关技术，以实现理论与实践的紧密结合。 本书可以作为高等学校各类专业的机器学习通识课程教材，或计算机类专业学生的必修课教材，也可供对机器学习感兴趣的相关人员阅读。