《Python机器学习》讲解未来人工智能技术中的机器学习，从入门知识到实践。全书分为“导入篇”、“基础篇”、“实践篇”、“附录”四部分。
导入篇包括第1章和第2章的内容。第1章是关于Python的安装和语言的说明及阅读本书需要进行的准备等，“快速教程”中将对通过Python如何接触机器学习进行说明，章节末尾的“短文 深度学习是什么”中，会涉及到最近引人关注的深度学习的历史及其现状； 第2章中将概述机器学习的各个方面。
基础篇从第3章到第5章，将对分类问题、回归问题、聚类进行说明。特别是在“第3章 分类问题”，阐述了性能的评价方法及其注意要点，这是使用机器学习需要掌握的基础部分。
第6章和第7章的定位为实践篇，讲解了一些实际应用。第6章以手形状分类为题材，用和实际相近的形状进行数据收集，创建分类器，并进行评价；第7章中会看到传感器数据的处理方法，最后阐述了本篇的结束语。
附录A中会学习到机器学习算法的实际安装，及其结构和想法。
在附录B中会回顾作为理论基础的线性代数，对具有代表性的非线性模式进行说明。
参考信息中介绍了作为本书参考内容的网站及书籍。另外也记载了可以下载本书中使用的脚本和数据的支持网站的访问方法，请参阅。
