本书针对癌症基因组学数据分析中面临的困难，以机器学习为理论基础，通过对癌症特征基因选择、癌症样本分类、癌症聚类和癌症亚型预测等问题展开研究与探索，提出了一系列基于机器学习的癌症基因组学数据分析方法。全书共12章，包含5部分内容：机器学习与癌症基因组学数据的基础知识、基于重要性排序的癌症特征基因选择、基于样本扩充及深度学习的癌症样本分类、基于图论及子空间学习的癌症聚类和基于多组学数据融合的癌症亚型预测。