本书深入剖析机器学习中的线性思维和非线性思维，从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将线性思维和非线性思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为7章，包括线性回归中的线性思维、感知机分类中的线性思维、逻辑回归中的线性思维、支持向量机中的线性思维、核方法、高斯核函数的非线性映射作用、深度学习中的非线性。