本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述+经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python机器学习算法实战相关知识。全书共12章，主要内容包括在数据上计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、Scikit-learn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、回归分析连续变量、聚类分析处理数据、从单层到多层的人工神经网络、深度卷积神经网络实现图像分类、循环神经网络实现序列建模、生成对抗神经合成新数据等内容。通过本书的学习，可使读者领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现机器学习的普遍性与专业性。本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。