全书共分为三部分。第一部分 (第1-2章) 讨论机器学习的基本原理及其当前被大规模应用的原因; 第二部分 (第3-10章) 通过大量实例详细介绍回归算法和分类算法, 涵盖回归、分类、无监督聚类和隐马尔可夫模型 (HMM) 等技术及应用; 第三部分 (第11-19章) 主要介绍神经网络及其应用, 涵盖使用隐藏层的自编码器压缩和表示输入、用于自动分类图像和面部识别的卷积神经网络 (CNN)、用于时间序列数据或语音转文本的循环神经网络 (RNN), 以及seq2 seq RNN架构等内容。