本書覆蓋了人工智能應(yīng)用的核心領(lǐng)域，介紹了機器學(xué)習(xí)的各種類型，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等，并指導(dǎo)學(xué)生如何搭建機器學(xué)習(xí)環(huán)境，以及如何使用主流工具進(jìn)行項目開發(fā)；通過對線性模型、感知機與支持向量機(SVM)、決策樹與隨機森林、聚類與降維、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、自然語言處理(NLP)和計算機視覺等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的講解，并結(jié)合實際案例分析，使學(xué)生理解這些技術(shù)的原理和應(yīng)用方法。