本书是一本机器学习入门的书籍。全书系统地讲解了机器学习的理论以及在实际数据分析中使用机器学习的基本步骤和方法；介绍了进行数据处理和分析时怎样选择合适的模型，以及模型的估计和优化算法等，并通过多个例子展示了机器学习的应用和实践经验。不同于很多讲解机器学习方法的书籍，本书以实践为导向，使用 Python 作为编程语言，强调简单、快速地建立模型，解决实际问题。读者通过对本书内容的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。

本书可作为机器学习课程的教材，也适合于有意从事使用机器学习分析财经数据的分析师，以及经管类的本科生和研究生阅读。

黄勉，上海财经大学统计与管理学院教授,博士生导师，美国宾州州立大学统计学博士。主要研究领域包括现代统计方法、非参数混合回归模型、数据挖掘、金融统计学、量化投资等。在国际著名杂志发表SCI论文十余篇。主持国家自然科学青年基金一项，入选上海市浦江人才计划、上海市晨光计划和上海市青年拔尖人才计划。