"Kernel methods" (ядерные методы) в математике – это класс методов машинного обучения, который использует ядерные функции для обработки данных. Они широко применяются в задачах классификации, регрессии, кластеризации и др.

Для того, чтобы более глубоко понять суть методики "kernel methods", можно обратиться к специализированным книгам по машинному обучению, таким как “Pattern Recognition and Machine Learning” К. Бишопа, “Learning with Kernels” Б. Шоу, “Kernel Methods for Pattern Analysis” Й.Шобергера и др.

Для ознакомления с методикой в общих чертах можно посетить специализированные сайты по машинному обучению, такие как Machine Learning Mastery, Towards Data Science, KDnuggets, где можно найти статьи, обзоры и разъяснения о ядерных методах и их применении.