本書結合典型的數(shù)據(jù)挖掘案例，詳細介紹了若干種重要的數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)原理和應用方法。其中，第1、2章介紹了回歸、 分類、聚類的概念及其實現(xiàn)的主要方法，如線性回歸、邏輯回歸、K近鄰和K均值；第3~5章介紹了數(shù)據(jù)挖掘的主要策略，如決策樹、提升算法和支持向量機； 在前述知識的基礎上，第6~8章介紹了實現(xiàn)人工智能算法的三種基礎網絡結構，即人工神經網絡、卷積神經網絡、 長短時記憶網絡。 通過閱讀本書，讀者既可以理解各種數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)原理，又可以掌握將算法應用于實際數(shù)據(jù)挖掘的一般流程和方法。

本書可作為高等院校理工科相關專業(yè)本科生、研究生的教材，也可供相關人員自學使用。