"本书内容涵盖了 Python 程序设计基础及 Numpy、Matplotlib、Pandas 等主流数值分析模块。在核心算法部分，详细介绍了分类模型（决策树、朴素贝叶斯、感知机、SVM 及神经网络）、聚类模型（K-means、DBSCAN、层次聚类）、关联规则挖掘及 PCA 数据归约等预处理技术；此外，还拓展了 AHP 层次分析法、熵权法和 TOPSIS 等经典决策模型。
本书最大的特色在于算法实现方式：摒弃了对 sklearn 等第三方机器学习库的依赖，强调利用 NumPy、Pandas 甚至原生 Python 进行“手搓”代码，旨在引导读者深入理解算法底层逻辑。本书既可作为本科计算机相关专业的教材，也可供数据挖掘与分析领域的科研及管理人员参考使用。"

石向荣，浙江财经大学信息技术与人工智能学院教授、电子信息和审计硕士生导师。先后毕业于浙江大学获学士、硕士和博士学位，香港中文大学访问学者，浙江省首批高校援疆教师。研究方向包括数据分析、人工智能及行业应用等。先后主持国家级项目1项，省级项目10余项。兼任杭州市人工智能学会理事、杭州市移动互联网技术学会理事、浙江省人工智能学会智能制造专委会委员。