本書系統、全面地講解了機器學習，旨在為讀者構建從理論到實踐的完整知識體系。全書以機器學習的基本概念為起點，逐步深入核心算法的原理與應用，涵蓋回歸、分類、聚類等經典算法，并系統地介紹了神經網絡與深度學習的理論框架和技術要點，不僅詳細講解了機器學習的三要素（數據、模型、算法），還通過 Python 工具庫的使用和開發環境的構建幫助讀者快速上手實踐。本書強調了機器學習工程實踐中的模型評估、特征工程和性能度量，并通過具體的案例分析（如醫療保險欺詐檢測和異常血糖預測）展示從數據準備到模型訓練的完整流程，這些案例不僅突出了機器學習的應用價值，還為讀者提供了實戰經驗和解決方案。


本書內容豐富、體系完整，可作為高校大數據、人工智能相關專業的教材，也可作為從業者和研究人員的參考書，助力讀者在實踐中掌握機器學習的核心技術與應用方法。