《MATLAB机器学习实用教程》介绍了机器学习的典型算法及MATLAB编程方法。主要内容包括：线性回归、非线性回归、分类、聚类、人工神经网络、支持向量机、决策树、模糊逻辑、集成学习、半监督学习、强化学习、关联规则学习、深度学习、机器阅读和机器写作等。《MATLAB机器学习实用教程》注重实用性，精选了大量实例，每个实例都提供了MATLAB程序，并进行了详细的注释，有助于读者真正理解这些算法和编程方法，把它们应用到自己的工作中来解决实际问题。因此，《MATLAB机器学习实用教程》具有较强的实用性和可操作性，可以作为高等院校理工、管理、经济、金融等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关工作者的有益参考书和工具书。