本教材系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本教材旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富，着重与讲解机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方法分析与比较；本书强调机器学习的系统性、完整性、方法的时效性，可读性强；同时，作为新形态教材，本书配备了大量的数字化资源，可以实现线上线下学习的无缝衔接。