本书以数据挖掘与机器学习为核心内容，围绕项目实例阐述核心算法的基础理论与应用方法。全书共8章，第1章介绍了Python基础与实验环境配置；第2章描述了数据对象及其挖掘范式；第3至5章分别就关联模式、聚类和分类挖掘，进行了详细阐述和实验设计与结果分析；第6至8章围绕神经网络，介绍了机器学习，其中包括机器学习的三要素、神经网络模型、前馈神经网络、以及神经网络的优化。