本书不仅讲解了机器学习基本原理和基本方法，而且通过大量医疗领域的案例实现对医疗健康数据的处理和分析，能够在很大程度上辅助医护人员进行临床决策。通过本书学习，读者不仅能够掌握机器学习算法建模前的数据准备、筛选构造机器学习算法指标的特征工程、不同类别的机器学习算法，还能够掌握临床诊疗数据、电子病历档案数据及影像数据等多源异构数据的处理方法，以及医疗图像、文本等数据的读取、预处理、可视化等知识。同时，本书还介绍了具有开源、去编程化的TipDM 数据挖掘建模平台，通过拖曳的图形化操作就能实现数据分析的全流程。本书可以作为医学类院校数据科学与大数据技术专业的核心课程教材，以及医工专业的专业核心课程或选修课程教材。在此基础上，还可以作为临床、口腔、医技、检验、影像、公共卫生等医学类专业进阶层次的专业限选课程或拓展课程的教材。