本书首先介绍了引领最优化方法应用研究的一些新的内容，包括锥规划和鲁棒优化，这是其进一步研究新的支持向量机的最优化基础；介绍了标准支持向量机处理有监督学习问题（分类问题）的基本思想及相应模型；之后则是作者的一系列研究成果：例如基于支持向量分类机的半监督和无监督两分类算法，训练数据在对称多面体扰动情况下、一般多面体扰动情况下、椭球体内扰动情况下的半监督和无监督两分类算法，以及相应的理论分析等。

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