本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物,内容分为两大主线:单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外,还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法,均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深,深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照,有助于降低学习门槛,加深公式的理解,起到推广和扩大机器学习的作用。