本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。
　　然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学习算法的定义，以及读者必须知道的算法类别、这些算法又各自有何神通，并轻轻点出：每个算法也有它的死穴。
　　第三章到第九章，作者深入详实地讲解了几种有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。

　　Matthew Kirk是一名软件咨询师、作者和国际演讲者，擅长机器学习和数据科学，使用Ruby和Python编程。现居于西雅图，他喜欢帮助软件工程师将数据科学融入到他们的技术栈中。