本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台，讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中，“第一篇传统机器学习”包括第1-10章，介绍了机器学习概念、监督学习算法(回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机)、无监督学习算法(神经网络、聚类、降维)；“第二篇深度学习”包括第11-15章，介绍了深度学习的概念、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和强化学习等。