"《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习入门书。
从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。
每个知识点配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 
全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热点均有所涉及 。 
结合作者多年机器学习研究与开发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想进入人工智能领域的大学生、开发人员、技术人员和研究人员阅读。"