本书中涵盖了机器学习的多个方面，包括所需背景知识、qe系列软件、各部分内容架构等。全书介绍了基于近邻的方法(如k近邻算法)及相关的回归和分类模型、基于树的方法(包括决策树、随机森林、梯度提升等)、基于线性关系的方法、基于划分直线与平面的方法(包括支持向量机和神经网络)等。