Boken "Kernel Methods and Machine Learning" gir en grundig innføring i kjernemodeller innen maskinlæring og tilbyr et solid fundament innen kjernelæringsteori. Den tar for seg både statistiske og algebraiske prinsipper og presenterer over 30 sentrale teoremer relatert til både overvåket og ikke-overvåket læring. Det første teoremet fastsetter en betingelse som anses som både nødvendig og tilstrekkelig for kjernelisering av læringsmodeller. Videre dedikeres flere teoremer til å bevise matematisk ekvivalens mellom tilsynelatende urelaterte modeller. Boken inkluderer mer enn 25 lukkede og iterative algoritmer og gir en detaljert veiledning i algoritmiske prosesser. Den analyserer hvilke faktorer som bør vurderes når man takler spesifikke problemer, noe som hjelper leserne med å forbedre tilpassede læringsalgoritmer, bygge modeller for nye applikasjoner og utvikle effektive teknikker som er egnet for bærekraftige maskinlæringsteknologier. Med rikelig av virkelige eksempler og over 200 oppgaver, inkludert flere MATLAB-baserte simuleringsøvelser, er dette en uvurderlig ressurs for høyere utdanning.
