【简介】《模式识别中的核自适应学习及应用》以模式识别领域的重要前沿课题——核学习为研究对象，介绍了核自适应学习及在人脸识别、医学图像分类和三维碎片分类等各个方面的应用。主要包括基本原理、数学基础、参数选择、递归分析方法、函数构造方法、判别分析方法、主成分分析方法及核自适应学习机的典型应用。　　《模式识别中的核自适应学习及应用》可供计算机专业的本科生、研究生参考阅读，旨在帮助读者透彻理解和掌握模式识别中的核自适应学习基本原理和方法，并初步了解核自适应学习在人脸识别、医学图像分类及三维目标碎片分类中的应用。