本書針對癌癥基因組學(xué)數(shù)據(jù)分析中面臨的困難，以機器學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，通過對癌癥特征基因選擇、癌癥樣本分類、癌癥聚類和癌癥亞型預(yù)測等問題展開研究與探索，提出了一系列基于機器學(xué)習(xí)的癌癥基因組學(xué)數(shù)據(jù)分析方法。全書共12章，包含5部分內(nèi)容：機器學(xué)習(xí)與癌癥基因組學(xué)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識、基于重要性排序的癌癥特征基因選擇、基于樣本擴充及深度學(xué)習(xí)的癌癥樣本分類、基于圖論及子空間學(xué)習(xí)的癌癥聚類和基于多組學(xué)數(shù)據(jù)融合的癌癥亞型預(yù)測。