本书围绕机器学习核心理论与实际应用展开，内容涵盖机器学习基础、典型算法、医学图像处理及相关延伸技术。开篇介绍机器学习的定义、历史发展与应用领域，详解监督学习与非监督学习的核心差异、适用场景及优缺点，为读者构建基础认知。随后深入特征提取与选择技术，阐述主成分分析、线性判别分析等方法的原理与应用，同时讲解线性回归、决策树、支持向量机、聚类算法等常见算法的数学原理、优化方式及实践案例。