本书介绍了金融实证分析的主要方法和前沿问题、金融与财务机器学习的主要方法、评估方法和案例等。本书共12章，包括：金融与财务领域的机器学习，Python软件使用简介，金融与财务大数据的处理与分析，因子与因子模型，因子模型的估计、检验与解释，金融资产收益预测，包含惩罚项的线性回归模型，数据降维模型，树形模型与分类模型，神经网络模型，模型评估、训练与可解释性，文本分析。