本书共分9章，主要内容有：第1章总结机器学习项目的推进流程。第2章介绍机器学习的主要功能和各种算法。第3章以垃圾邮件判别为例，介绍对学习完成后的预测模型进行离线评价的方法。第4章梳理在计算机系统里集成机器学习功能的模式，同时介绍机器学习基础的日志设计。第5章介绍机器学习分类任务里的正确答案数据的获取方法。第6章介绍用于验证实施方案是否真正有效的统计鉴定、因果推理，以及A/B试验等方法。第3章是预测模型的离线验证，本章则介绍实施过程中的实时验证。第7章以电影推荐为例，学习推荐预测系统的开发实现案例。第8章阐述搜索式分析过程及分析报告，结合在第1章的机器学习流程中出现的不执行机器学习的例子，介绍如何整理实际分析结果的相关心得。第9章采用所谓Uplift Modeling方法学习更有效的营销方法。