Vorwort - Maschinelles Lernen für prädiktive Datenanalyse - Von Daten zu Wissen und Entscheidungen - Datenexploration - informationsbasiertes Lernen - Ähnlichkeitsbasiertes Lernen - Wahrscheinlichkeitsbasiertes Lernen - Fehlerbasiertes Lernen - Tiefes Lernen - Bewertung - Über die Vorhersage hinaus: unüberwachtes Lernen - Über die Vorhersage hinaus: Verstärkendes Lernen - Fallstudie: Kundenverlust - Fallstudie: Galaxienklassifikation - Die Kunst des maschinellen Lernens für prädiktive Datenanalyse - Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung für maschinelles Lernen - Elemente der Wahrscheinlichkeitstheorie für maschinelles Lernen - Techniken der Ableitung für maschinelles Lernen - Elemente der linearen Algebra - Literatur