本書在核正則化學習算法中引入含同倫參數的損失函數，并對算法的學習性能分別進行了研究。對經典的核正則化回歸算法和分類算法進行了研究，由于含同倫參數的損失函數是一個擬凸函數，通常的凸分析方法不適用，本書采用基于擬凸函數的分析技巧對基于參數化損失的核正則化回歸算法進行誤差分析，給出了具體的誤差界。