"机器学习是新一代人工智能的核心技术，并且具有极大发展和应用潜力。本书作为该领域的入门教材，在内容上兼顾系统性、前沿性和全面性。全书分为四部分，共19章。第一部分为绪论，包含第1章：概要介绍机器学习相关发展历史、流派、基本概念与应用。第二部分为数据表示，包含第2~7章：第2章介绍基础数据类型；第3~6章分别讲述4种重要的数据类型（文本数据、图像数据、音频数据和视频数据）及其表示方式；第7章总结数据表示方法并探讨相关挑战。第三部分为学习模型，包含第8~15章：第8~14章分别讲述7种重要的机器学习方法，包括线性模型，贝叶斯决策、聚类分析、深度生成模型、对比学习、集成学习和强化学习；第15章总结学习模型并探讨相关挑战。第四部分为算法平台，包含第16~19章：第16章介绍算法平台概述；第17和18章分别介绍算法开发与优化以及算法部署与扩展；第19章总结算法平台并探讨相关挑战。

本书可作为高等院校计算机、人工智能、自动化等相关专业的本科生或研究生教材，也可供相关领域的研究人员和工程技术人员阅读参考。"