机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论主流机器学习平台的主要特点和机器学习的实战难点；在此基础上，利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通过19个实战案例，详细地分析决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和深度学习算法在金融、零售、汽车、电力、交通等典型领域的应用。本书可以作为从事机器学习和深度学习工作的相关研究人员和技术人员的参考书，也可以作为高校相关专业机器学习、深度学习、数据挖掘等课程的实验和实训教材。