本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支持向量机分类、最近邻分类、高斯过程分类、朴素贝叶斯模型、决策树分类和神经网络分类、无监督学习、半监督学习等。全书结合具体实例和图表详细讲解，语言通俗，易于学习，适合机器学习和数据挖掘专业人员和人工智能爱好者阅读，也可作为高等院校人工智能专业教材。