本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中最为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型（包括贝叶斯网络和HMM模型）等内容。