机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM算法和提升方法。  本书共 12章，绪论介绍贯穿本书的两大思维模式，以及关于全书的阅读指南；第 1章介绍一些基本术语，并给出监督学习的流程；第 2章介绍关于回归问题的机器学习方法；第 3～9章介绍关于分类问题的机器学习方法；第 10章介绍可应用于具有隐变量模型的参数学习算法——EM算法；第 11章简单介绍集成学习，并重点阐述其中的提升（Boosting）  方法。为满足个性化学习需求的不同需求，本书从核心思想、方法流程及实际案例应用等不同角度，详细描述各种方法的原理和实用价值，非常适合数据科学、机器学习专业的本科生和研究生学习，也可供相关从业者参考。