本书共分为四个部分：第一部分：基础知识篇：介绍机器学习和数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域及相关软件工具。为后续学习打下基础。第二部分：技术方法篇：详细讲解监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等主要技术方法，以及数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节。第三部分：应用领域篇：分析机器学习和数据挖掘在金融、医疗、教育、零售等领域的应用案例，使读者了解实际应用中的问题和解决方案。第四部分：实践篇：提供实际操作案例，指导读者如何运用所学知识解决实际问题。包括数据采集、预处理、模型构建、优化等环节。

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