本书采用基于统计的机器学习理论和方法对磷酸铝分子筛进行了大量的数据挖掘工作，主要介绍了一些经典的机器学习方法，并在磷酸铝合成数据库上进行了一系列的应用研究： ·估计缺失的合成参数，完善磷酸铝合成数据库； ·挖掘合成参数对合成产物某一特定结构的影响程度，为定向合成实验提供合理的解释； ·处理类不平问题对预测模型的性能影响，提高定向合成实验的成功率。本书不仅对理论方法进行了详细的介绍，还对其应用进行了具体的描述与解析，书中包含很多实例、各种不同方法的介绍与对比、丰富的图表及详细的实验结果分析，不局限于对化学定向合成的研究，可扩展到其他领域的数据分析与建模研究，以期对计算机和化学研究人员进行交叉研究起到抛砖引玉的作用。