本书共11章, 第1-5章是建模的前期准备, 包括绪论、Python编程基础及数据处理、数据可视化、数据表格的处理与数据清洗、特征工程等。第6-11章介绍常用的模型, 包括聚类、主成分分析、线性模型、支持向量机、决策树与随机森林、神经网络等。本书通过图文结合的方式详细解释了复杂数学模型的核心思想, 对每条代码的功能进行解释, 以降低读者理解复杂命令的难度。