本课程/教材系统地介绍了机器学习的基本理论、典型算法及其应用实践。内容涵盖了监督学习（如回归、支持向量机、深度神经网络）、无监督学习（如聚类、降维）以及强化学习的核心框架。重点探讨了模型评估与选择、特征工程、过拟合治理以及结构风险最小化等关键概念。通过分析线性模型、决策树及集成学习（如Random Forest, XGBoost）的内在逻辑，旨在培养学生利用数据驱动方法解决复杂分类、回归及预测问题的能力，为人工智能领域的深入研究与工程开发奠定坚实基础。