机器学习就是希望机器能够模拟人类学习的过程，使机器在没有明确人工指导的情况下通过分析数据不断获得经验和知识，再调整自身行为进行自我学习，从而改善性能。因此，机器学习融合了人工智能、信息科学、计算机科学、以及类脑科学的相关领域知识，被广泛应用于国防安全、智能制造、智慧医疗、智慧城市、以及数字娱乐等。本书共包含9章内容，第1-4章主要介绍了机器学习的基本方法，包括基本概念、无监督聚类分析、有监督统计学习和有监督判别学习；第5-7章主要介绍了深度学习基础知识、经典网络、以及前沿进展；第8-9章分别介绍了机器学习在目标检测和分割方面的具体应用。本书在介绍核心算法时给出了相应例题，通过例题可更好地理解和掌握相关知识。此外，所有章节都附有习题以及部分创新思考题。本教材适用于信息与通信工程、人工智能、计算机应用及相关专业的高年级本科生和研究生教学，也适用于与机器学习相关的工程技术人员参考学习。