Den mest avgjørende ferdigheten innen maskinlæring og datavitenskap er matematisk logikk, som er essensiell for å forstå disiplinen, mer enn bare kunnskap og erfaring. Denne læreboken tar for seg fundamentene i maskinlæring og datavitenskap ved å adressere matematiske problemstillinger og utvikle programmer i Python. Som innledning gir kapittel 1 en kortfattet introduksjon til lineær algebra, noe som vil hjelpe nybegynnere med å merke seg innholdet i de påfølgende hovedkapitlene. De etterfølgende kapitlenePresenterer viktige temaer innen statistisk læring, som lineær regresjon, klassifisering, resampling, informasjonskriterier, regularisering, ikke-lineær regresjon, beslutningstrær, støttevektormaskiner og usupervised læring. Hvert kapittel formulerer og løser matematiske problemstillinger relatert til maskinlæring og bygger de tilhørende programmene. Innholdet i kapitlene er supplert med bevis og programmer i et vedlegg, samt oppgaver på slutten av hvert kapittel. Boken er nøye organisert for å gi løsninger til de utfordringene som presenteres.
