《数据挖掘与机器学习》以应用为导向介绍数据挖掘与机器学习相关理论与方法，包括概述、数据与数据平台、数据预处理与特征工程、关联分析、决策树、集成学习、贝叶斯分类、神经网络与深度学习等相关理论及经典算法，以及相关实践案例。本书所有案例均通过R或Python实现，同时包含详细的分析过程和可视化内容。本书可作为统计学、数据科学与大数据等相关专业高年级本科生和硕士研究生的数据挖掘与机器学习相关课程的教材，也可作为其他数据挖掘与机器学习爱好者的参考用书。