支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。
本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
本书适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。

《支持向量机：理论、算法与拓展》以分类问题（模式识别、判别分析）和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了最优化的基础知识。《支持向量机：理论、算法与拓展》可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书，也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。

本书介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法，以及该领域的最新进展。统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论，是传统统计学的重要发展和补充。其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。由Springer-Verlag出版社授权出版。