本書不僅介紹大規模機器學習的基本概念，還包含豐富的案例研究。書中所選皆為最實用的技術和工具，而對理論細節不進行深入討論，旨在提供大規模機器學習方法（甚至非常規方法）。不管是初學者、普通用戶還是專家級用戶，通過本書都能理解并掌握利用Python進行大規模機器學習。為讓讀者快速掌握核心技術，本書由淺入深講解大量實例，圖文并茂呈現每一步的操作結果，幫助讀者更好地掌握大規模機器學習Python工具。例如：基于Scikit-learn可擴展學習、Liblinear和VowpalWabbit快速支持向量機、基于Theano與H2O的大規模深度學習方法、TensorFlow深度學習技術與在線神經網絡方法、大規模分類和回歸樹的可擴展解決方案、大規模無監督學習（PCA，聚類分析和主題建模等）擴展方法、Hadoop和Spark分布式環境、Spark機器學習實踐以及Theano和GPU計算的基礎知識。