本书结合项目实践，首先讨论了主流机器学习算法的主要特点；介绍了数据可视化实体项目中的应用。基于此，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络等机器学习算法在新闻传播领域的具体应用。本书共给出19个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例涉及理论讲解、案例背景、程序代码和扩展阅读等内容，读者在掌握算法的同时，也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧，从而快速提高使用算法求解实际问题的能力。

王然，毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院，通过本科（电子信息工程）、硕士和博士（人工智能）三个阶段的系统学习和训练，熟悉掌握了大数据时代采集和处理信息的方法，并精通概率统计、机器学习领域的核心算法，通过大量阅读国内外的学术论文在该领域积累了较强的理论知识，此外，通过研究生阶段的项目实践获取了较强的工程实践能力和丰富的项目实战经验，并作为主要完成人参与863国家高技术研究发展计划、国家自然科学基金、国家社会科学重点基金等多个研究项目。进入高校工作后，在主持和完成一项国家和两项省部级科研项目的基础上，结合《人工智能与数据科学》、《计算广告》和《交互设计》等课程准备和教学实践经验，探索出了一条学科融合、数据驱动和技术辅助的传播学研究和实践路径。