本书的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法, 包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元, 每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤, 包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。