本书是作者在机器学习领域工作的总结，是智能信息处理研究所十余年来集体工作的结晶。全书共10章，内容包括：统计学习理论、再生核技术与支撑矢量机算法，支撑矢量机理论基础，先进支撑矢量机，核学习机，稀疏核支撑矢量机，快速大规模支撑矢量机，高分辨距离像识别等。

本书较为全面地介绍了模式识别的一个分支——机器学习的最新进展，深入分析了机器学习中的多个关键问题及多种快速稀疏学习方法，具体描述了机器学习在大规模数据识别与分类的工程设计与实现问题。

全书共10章，内容包括：绪论，统计学习理论、再生核技术与支撑矢量机算法，支撑矢量机理论基础，先进支撑矢量机，核学习机，稀疏核支撑矢量机，快速大规模支撑矢量机，高分辨距离像识别，谱集成学习机，基于核学习的图像识别。

本书可作为高等院校计算机、信号与信息处理，应用数学、信息管理与信息系统、电子商务等专业研究生和高年级本科生的教材，也可供计算机应用软件开发人员和人工智能与模式识别方面的研究人员参考。

《智能科学技术著作丛书》序

前言

第1章　绪论

第2章　统计学习理论、再生核技术与支撑矢量机算法

第3章　支撑矢量机理论基础

第4章　先进支撑矢量机

第5章　核学习机

第6章　稀疏核支撑矢量机

第7章　快速大规模支撑矢量机；

第8章　高分辨距离像识别

第9章　谱集成学习机

第10章　基于核学习的图像识别