本书课程内容包括贝叶斯决策论、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、模型评估、特征学习与选择、人工神经网络基础、深度学习引论等核心方法。本课程强调实践操作和解决问题的能力，培养学生将部分工程问题转化为模式识别问题的能力，通过分析选择、设计合适的机器学习算法的能力以及将适当的机器学习算法应用于具体工程问题的能力。