本书《An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods》由Nello Cristianini和John Shawe-Taylor联合撰写，首次出版于2000年，由剑桥大学出版社出版。本书被认为是最早全面介绍支持向量机(SVM)及其相关基于核的学习方法的书籍之一，它不仅覆盖了理论知识，还包括了这些学习方法在实际中的应用。
支持向量机是一种基于统计学习理论新进展的先进学习系统。它在机器学习领域扮演着举足轻重的角色，特别是在分类问题的解决上具有显著的优势。支持向量机的核心思想在于通过核技巧将低维空间的数据映射到高维空间中，进而找到在高维空间中能够最好地分割数据的最优超平面。本书不仅介绍了SVM的理论基础，也包括了如何将其应用于实际问题的方法。
本书的结构包括了以下几个重要章节：
1. 第一章《学习方法论》(The Learning Methodology)：介绍了机器学习的基本概念和原则，为读者理解SVM和核方法提供了理论背景。
2. 第二章《线性学习机器》(Linear Learning Machines)：讨论了线性分类器的基本概念，包括感知器、最大间隔分类器等，并为理解非线性方法打下基础。
3. 第三章《核诱导的特征空间》(Kernel-Induced Feature Spaces)：详细讨论了核函数的作用和重要性，解释了如何利用核函数将数据映射到更高维度的空间中，从而实现非线性分类。
4. 第四章《泛化理论》(Generalisation Theory)：阐述了机器学习中的泛化能力，即模型对未见数据的预测能力，这对于评估机器学习模型性能至关重要。
5. 第五章《优化理论》(Optimisation Theory)：探讨了SVM中关键的优化问题，包括如何解决寻找最优超平面所涉及的最优化问题。
6. 第六章《支持向量机》(Support Vector Machines)：详细介绍了SVM的核心概念，包括最大化间隔和核函数的运用，以及如何构建SVM模型。
7. 第七章《实现技术》(Implementation Techniques)：提供了有关如何实现SVM和其他核方法的技术细节，包括算法选择和性能优化等。
8. 第八章《支持向量机的应用》(Applications of Support Vector Machines)：通过具体案例展示了SVM在生物信息学、文档分类等领域的实际应用。
附录A包含SMO（Sequential Minimal Optimization）算法的伪代码，这是一种用于训练SVM的高效算法。附录B则提供了本书所需的一些背景数学知识，帮助读者更好地理解理论部分的内容。
书中的参考资料(References)、索引(Index)、图表(List of Figures和List of Tables)以及例子(List of Examples)则为学习者提供了额外的学习资源和参考信息。
本书是机器学习领域的重要著作，不仅为学习者提供了一个坚实的理论基础，同时也指导了如何将SVM和其他核方法应用于现实世界的问题中，使其成为研究者和实践者共同推崇的参考书。由于本书涵盖的内容广泛，它成为了理解支持向量机以及基于核的学习方法不可或缺的教材。
