全書共9章，涵蓋了機器學習的基本內(nèi)容，主要包括概述、離散變量與分類、連續(xù)變量與線性回歸、維數(shù)災難與降維、K均值聚類、生成模型與貝葉斯分類器、自監(jiān)督與大語言模型、環(huán)境監(jiān)督與強化學習、綜合實驗等。