本书将基础理论和案例实战相结合，循序渐进地介绍了关于机器学习领域中的经典和流行算法，全面、系统地介绍了使用Python实现机器学习算法，并通过PyTorch框架实现机器学习算法中的深度学习内容。第一部分为基础篇，包括第1~8章，系统地介绍了机器学习基础、数据预处理、简单分类算法、决策树、支持向量机、回归分析、聚类分析、神经网络与多层感知机； 第二部分为综合篇，包括第9~12章，介绍了CNN、RNN、GNN及GAN等经典深度学习方法及其在计算机视觉与自然语言处理领域中的应用实践； 第三部分为拓展篇，包括第13~15章，以百度飞桨和旷视天元为例介绍了具有代表性的国产开源框架及其应用案例，最后简要介绍了国内外两个主流机器学习竞赛平台。 本书主要面向广大从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关领域的科研人员。