本书以作者多年来的研究成果为基础，具体阐述机器学习技术在金融、商业、媒体传播、交通、制造和医疗等领域的应用方法。首先，介绍机器学习的基本概念，包括定义、发展历程、一般流程和方法；然后，分门别类地阐述机器学习技术在各领域的应用方法、特点和典型案例。最后，对机器学习技术未来的应用发展趋势给出了展望。

第1章 机器学习的基本概念
1.1 什么是机器学习
1.2 机器学习的发展历程
1.3 机器学习的一般流程
1.4 机器学习的方法分类
1.5 经典的机器学习算法
1.6 深度学习技术
1.7 机器学习的应用途径
1.8 本章小结
第2章 机器学习在金融领域的应用
2.1 机器学习在金融领域的应用概述
2.2 基于图神经网络的金融征信研究
2.3 LSTM应用于金融资产交易
2.4 基于Seq2Seq的智能金融客服机器人
2.5 基于集成学习的金融反欺诈模型
2.6 基于协同过滤的金融理财产品个性化推荐
2.7 本章小结
第3章 机器学习在商业领域的应用
3.1 机器学习在商业领域的应用概述
3.2 基于K-Means算法的市场客户细分方法
3.3 基于GBM算法的动态定价策略
3.4 应用AdaBoost进行客户流失预测
3.5 LSTM应用于电商平台商品评价的情感分析
3.6 本章小结
第4章 机器学习在大众媒体领域的应用
4.1 机器学习在大众媒体领域的概述
4.2 利用BP神经网络实现新闻的自动配图
4.3 基于SVM算法的微博媒体评论的情感分析
4.4 引入K-means算法的音乐个性化推荐
4.5 基于CNN算法的体育新闻标题与正文的自动生成
4.6 LSTM算法在微博谣言检测中的运用
4.7 本章小结
第5章 机器学习在交通领域的应用
5.1 机器学习在交通领域的应用概述
5.2 SVM算法在自动驾驶决策中的使用
5.3 基于LSTM预测城市交通情况
5.4 通过LSTM进行出现需求预测
5.5 使用YOLO算法在自动驾驶识别中的作用
5.6 本章小结
第6章 机器学习在制造领域的应用
6.1 机器学习在制造业领域的应用概述
6.2 GA-BP神经网络应用于预测维修
6.3 利用GoogLeNet深度神经网络进行表面质量检测
6.4 基于CNN的物联网车间生产流程优化
6.5 基于YOLOv3的安全帽佩戴检测
6.6 本章小结
第7章 机器学习在医疗领域的应用
7.1 机器学习在医疗领域的应用概述
7.2 基于LightGBM算法的糖尿病预测与分析
7.3 基于CNN的图像分割技术在医学影响领域的应用
7.4 深度强化学习应用于外科手术机器人
7.5 联邦学习应用于医疗领域的数据共享
7.6 本章小结
参考文献