数据是载体，智能是目标，而机器学习则是从数据通往智能的技术途径。机器学习是数据科学的核心，是现代人工智能的本质。本书内容包括机器学习概述、决策树学习、多层感知器、维度约简、支持向量机、无监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习。本书除介绍常用的机器学习方法外，还综述各主要方法的应用现状。通过各章案例的详细描述,读者可以系统地掌握机器学习方法。本书应用案例采用Python语言编写，并提供下载网址。

本书适合作为高等院校人工智能、数据科学与大数据、计算机科学与技术、软件工程等计算机类专业的本科生及研究生“机器学习”课程教材，也适合作为机器学习爱好者的参考读物。