本书以食品行业的大数据分析为核心，介绍了机器学习的基础理论、关键技术及其在食品行业的具体应用案例，旨在培养学生和专业人士在食品数据分析领域的实际操作能力和创新思维。本书共分为9章，主要内容包括：Python数据分析与可视化基础、特征工程、机器学习中的聚类算法、线性模型、概率模型、核方法与核函数、决策树与集成学习，以及深度学习技术及其在食品行业中的应用。