本书主要内容包括：机器学习概述、机器学习的统计学基础、机器学习的常用Python库、机器学习的基本流程、回归、分类：Logistic回归和最大熵模型、分类：决策树、分类：贝叶斯分类器、分类：支持向量机、分类：集成学习、聚类分析、降维、神经网络、深度学习。