本书以通俗易懂的风格介绍了机器学习和深度学习技术，只涉及了基本的数学知识。本书由两位机器学习和深度学习领域的专家编写，书中的案例涵盖了银行、保险、电子商务、零售和医疗等多个行业。本书讲述如何在当今的智能设备和应用程序中使用机器学习和深度学习技术。本书提供了对书中涉及的数据集、代码和示例项目的下载。

l 机器学习和深度学习的概念

l 随机森林和提升方法

l Python编程与统计学基础

l 人工神经网络

l 回归与逻辑回归

l TensorFlow与Keras

l 决策树

l 深度学习超参数

l 模型选择与交叉验证

l 卷积神经网络(CNN)

l 聚类分析

l 循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)