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在20世纪90年代，一种新型的学习算法的开发，统计学习理论的基础上：支持向量机（SVM）。这引起了一类新的理论上优雅的学习机，使用一个中心的概念，支持向量机-内核-一些学习任务。内核机器提供了一个模块化的框架，可以适应不同的任务和域的内核函数和基本算法的选择。他们正在更换神经网络的各种领域，包括工程，信息检索和生物信息学与内核学习提供了一个介绍支持向量机和相关的内核方法。虽然这本书从基础开始，它也包括最新的研究。它提供了所有必要的概念使读者具备一些基本的数学知识进入机使用理论上成立的且易于使用的核心算法和理解和应用，已在过去的几年开发了强大的算法学习的世界。