kernel方法与机器学习：理论与算法

"本书《Kernel Methods and Machine Learning》由S. Y. Kung撰写，是关于核方法和机器学习领域的深度解析。书中涵盖了统计学和代数学的基本原理，并提供了超过30个主要的核基学习模型定理，既涉及监督学习也包括无监督学习。这些定理中的首个建立了学习模型核化的一个条件，被认为是必要且充分的。此外，书中还探讨了多个定理，证明了看似不相关的模型之间的数学等价性。" 在机器学习领域，核方法是一种强大的工具，它们能够将原始数据转换到高维空间，使得在原始空间中难以处理的非线性关系在高维空间中变得简单。Kung的这本书详细介绍了如何通过核函数实现这种转换，以及如何设计和优化特定的学习算法。书中包含了25种以上的封闭形式和迭代算法，为读者提供了解决问题的逐步指导，帮助他们考虑在面对特定问题时应考虑的因素，从而提升算法性能并构建适用于新应用的模型。 为了使理论更加生动，书中使用了大量的实际案例和超过200个问题，其中一些是基于MATLAB的模拟练习，这使得本书对于计算机科学、电气工程以及生物医学工程的研究生来说是一本不可或缺的资源。同时，它也是从事机器学习研究和实践的专业人士的宝贵参考书。 这本书的特色在于其深入的理论分析和实用的算法实现，使得读者不仅能理解核方法背后的数学原理，还能掌握将其应用于实际问题的技能。通过解决书中的问题和练习，读者可以进一步提升在绿色机器学习技术方面的效率，即在保持高性能的同时，注重计算资源的有效利用和环保。 总结起来，《Kernel Methods and Machine Learning》是机器学习和数据科学领域的经典之作，它系统地阐述了核方法的理论基础，提供了丰富的算法实例，以及具有挑战性的练习，旨在培养读者在复杂问题上应用核方法的能力。无论是对学术研究还是工业实践中涉及机器学习问题的解决，这本书都提供了宝贵的指导和启示。