本书主要内容包括机器学习中的相关数学基础 (线性代数、概率统计与信息论、最优化方法和张量分析); 样本数据中的预处理; 机器学习主流算法; 基于MATLAB机器学习算法的实现和机器学习综合应用、机器学习和深度学习的工程应用。本书特色是深入浅出, 自成体系, 注重基础理论的描述, 具有系统性、完整性、可阅读性、应用性和前瞻性。