本书系统讲述Python机器学习实践的内容，包括分类算法―决策树学习、支持向量机、聚类分析、集成学习、神经网络学习、机器学习、模型评价、知识图谱、人工智能大模型与智能问答。全文以案例的形式循序渐进，将理论与实践结合。每章配有习题，以指导读者深入地进行学习。本书强调理论与实践的结合，每个算法和方法都配有详细的代码实现和案例分析，使学生能够在实践中深化理解。此外，本书还特别关注最新技术动态，如XGBoost、深度学习等，确保学生能够接触到最前沿的机器学习技术。