《大语言模型技术与应用》共16章，在内容上涵盖了机器学习知识的主要方面，包括机器学习概述、机器学习基础、线性模型、决策树、集成学习、聚类分析、神经网络、贝叶斯分类器、支持向量机、降维与特征选择、半监督学习、概率图模型、推荐系统、深度学习、强化学习、机器学习的发展等。本书针对高等院校、职业教育学生发展需要，是为相关各专业“机器学习”基础或通识课程全新设计编写的主教材，阅读和教学时可依照学习进度与需求，做适当选择。