本书结合典型的数据挖掘案例, 详细介绍了若干种重要的数据挖掘算法的实现原理和应用方法。其中, 第1、2章介绍了回归和聚类的概念及其实现的主要方法, 如线性回归、逻辑回归、K近邻和K均值; 第3-5章介绍了数据挖掘的主要策略, 如决策树、提升算法、和支持向量机; 在前述知识的基础上, 第6-8章介绍了实现人工智能算法的三种最基础网络结构, 即人工神经网络、卷积神经网络和长短时记忆网络。通过阅读本书, 读者既可以理解各种数据挖掘算法的实现原理, 又可以掌握算法应用于实际数据挖掘的一般流程和方法。