全書共分為14章：第1章Introduction to Machine Learning；第2章Feature Engineering；第3章 Instance Based Learning edited；第4章 Decision Tree Learning；第5章 Support Vector Machines edited；第6章 Neural Networks；第7章 Ensemble learning；第8章 Outlier Mining；第9章 Clustering；第10章Imbalanced Data Classification；第11章Model Evaluation；第12章Model Interpretation；第13章 Application of Machine Learning in Transportation；第14章 Course Projects。 本書以交通數(shù)據(jù)為對象，以解決交通問題為目標，體現(xiàn)交通工程專業(yè)的特點。