List of code fragments
Preface
Part I. Basic Concepts
1. Pattern analysis
2. Kernel methods: an overview
3. Properties of kernels
4. Detecting stable patterns
Part II. Pattern Analysis Algorithms
5. Elementary algorithms in feature space
6. Pattern analysis using eigen-decompositions
7. Pattern analysis using convex optimisation
8. Ranking, clustering and data visualisation
Part III. Constructing Kernels
9. Basic kernels and kernel types
10. Kernels for text
11. Kernels for structured data: strings, trees, etc.
12. Kernels from generative models
Appendix A. Proofs omitted from the main text
Appendix B. Notational conventions
Appendix C. List of pattern analysis methods
Appendix D. List of kernels
References
Index

模式分析是从一批数据中寻找普遍关系的过程。它逐渐成为许多学科的核心，从生物信息学到文档检索都有广泛需求。本书所描述的核方法为所有这些学科提供了一个有力的和统一的框架，推动了可以用于各种普遍形式的数据（如字符串、向量、文本等）的各种算法的发展，并可以用于寻找各种普遍的关系类型（如排序、分类、回归和聚类等）。书中提供了大量算法、核函数和具体方案供解决各种实际问题选择使用。书中描述了各种核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数（如HMM）到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。本书适用于所有从事人工智能、模式识别、机器学习、神经网络及其应用的学生、教师和研究人员，也可供相关领域的科研人员参考。此书是世界图书出版公司“香农信息科学经典”系列图书中的一种。这个书系包含信息科学各个领域的图书，如信息论、通信与网络、信号处理、机器学习、理论计算机科学、量子信息科学等。“香农信息科学经典”以被世人称为“数字时代”之父和“信息时代”之父的克劳德·香农（ClaudeE.Shannon,1916.4.30–2001.2.24）为名。书系的策划者为从香农所在的美国麻省理工学院归国的信息科学家。书系中除了包含信息领域传统分支的图书，还包括像“人工智能的信息论方法”与“信息科学中的博弈论”等前沿交叉学科的子系列。