本書全面介紹了機器學習的基礎理論，數據處理和特征工程的技巧，以及深度學習算法，包括十二個章節(jié)及一章附錄部分，其中第一部分為機器學習和表格數據部分包括第一章：經典的機器學習原理和方法，第二章：數據準備和特征工程；第二部分為應用深度學習架構，包括第三章：神經網絡和表格數據，第四章：將卷積結構應用于表格數據，第五章：將循環(huán)結構應用于表格數據，第六章：將注意力應用于表格數據，第七章，基于樹的深度學習方法；第三部分為深度學習設計及其工具，包括第八章：自編碼器，第九章：數據生成，第十章：元優(yōu)化，第十一章：多模型組合，第十二章：神經網絡的可解釋性。最后是附錄部分介紹Numpy和Pandas包。