本书共分15章，主要内容包括：机器学习理论简介、机器学习理论与应用数学基础、机器学习编程基础、基于OpenCV和Python的机器学习、极大似然估计、高斯混合模型的极大似然估计、非参数估计、软测量、学习模型、半监督学习、聚类分析、异常值检测、随机配置网络、强化学习、机器人轨迹跟踪学习控制。并列题名：Machine learning theory and applications eng