本书旨在为读者提供一份全面且深入浅出的机器学习指南。书中不仅涵盖了机器学习算法原理及其实现和运行，还包括了Python编程基础和深度学习入门知识，这更有助于初学者更快地掌握算法的实际应用。本书每一节都提供了相应的Python代码实例，通过文字、公式、图像、代码和运行结果的结合，读者可以深入理解算法的实现过程。全书内容分为三个部分：第一部分（第1～3章）为基础篇，介绍机器学习的背景，并提供必备的预备知识，包括机器学习的概念、技术和编程基础；第二部分（第4～11章）为机器学习篇，详细介绍各种机器学习算法，包括回归、分类、聚类等任务；第三部分（第12～13章）为深度学习篇，介绍深度学习的背景，探讨了深度学习计算的重要组成部分，并解释了近年来备受关注的对抗生成网络。本书适合作为高等院校计算机、信息工程专业高年级本科生、研究生的教材，同时也适用于从事学术研究、工程实践以及对机器学习和深度学习感兴趣的初学者参考。