本书涵盖了机器学习中的经典技术，如分类、聚类、降维、离群值检测、半监督学习和主动学习。同时介绍了近期高深的主题，包括流数据学习、深度学习以及大数据学习的挑战。每一章指定一个主题，包括通过案例研究，介绍前沿的基于Java的工具和软件，以及完整的知识发现周期：数据采集、实验设计、建模、结果及评估。每一章都是独立的，提供了很大的使用灵活性。附带的网站提供了源码和数据。对于学生和数据分析从业员来说，这确实很难得，大家可以直接用刚学到的方法进行实验，或者通过将这些方法应用到真实环境中，加深对它们的理解。

Uday Kamath博士是BAE系统应用智能公司的首席数据科学家，专门研究可扩展机器学习，并在反洗钱（AML）、金融犯罪欺诈检验、网络空间安全和生物信息学领域拥有20年的研究经验。Kamath博士负责BAE系统应用智能公司AI部门核心产品的研究分析，这些产品涉及的领域有行为科学、社交网络和大数据机器学习方面。在Kenneth De Jong博士的指导下，他获得了乔治梅森大学的博士学位，他的论文研究聚焦于大数据和自动化序列挖掘的机器学习领域。

Krishna Choppella在BAE系统应用智能公司的角色是作为解决方案架构师，构建工具和客户解决方案。他有20年的Java编程经验，主要兴趣是数据科学、函数编程和分布式计算。