本书共分十章，本书从帮助读者完成Cursor环境的搭建和数据加载模块化构建入手，逐步深入探讨特征转换以及分类和回归建模的核心机制。接着，重点讲解参数优化和自动化训练管线的构建，帮助提升模型的训练效率与精度。在此基础上，进一步扩展到聚类与降维算法的应用，丰富无监督学习的知识体系。随后，详细分析模型评估、稳定性与对比策略，确保读者能够进行科学有效的模型选择和调优。此外，本书结合行为预测、信用评分等实战项目，使读者能够通过具体应用进一步巩固所学知识。接下来，讲解模型持久化、容器化部署及API接入的实用技巧，帮助读者实现模型的顺利部署与应用。最后，本书指导如何构建自定义Cursor插件，打造高效的AI辅助建模工作站，从而提升机器学习项目的工程能力和代码效率。