机器学习是人工智能的一个重要分支，本书主要研究如何构建有效的学习方法，使之通过学习获得蕴藏在观测样本中的规律，然后利用这些规律对未来样本进行分析和预测。具体内容包括：再生核及再生核Hilbert空间理论；统计学习理论简介；支持向量机和正则化网络；表现定理和一致逼近核；可细化核及细化核方法；可再生Hilbert空间上基于采样的最佳重构；可再生核Banach空间。
机器学习
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