本书以掌握Python语言基础为前提，由浅入深、全面系统地讲解了机器学习的相关知识及技能，内容注重实用性和可操作性，在介绍机器学习理论知识的基础上，结合具体的实战实例，给出了详细的代码及实现步骤。全书共9个项目，分别介绍了数据分析基础、机器学习项目实战流程、探索性数据分析与特征工程、常见机器学习算法及框架、交叉验证与超参数调优，并结合主流机器学习技术框架Scikit-learn，展开了信用违约分类预测、社交媒体评论分类预测、共享单车用量需求回归预测、信用卡客户忠诚度回归预测的项目实战。