Erforscht die mathematischen Grundlagen von Support Vector Machines und verknüpft sie mit realen Anwendungsfällen wie Mustererkennung, Textklassifikation und medizinischer Diagnostik, wobei sowohl klassische als auch moderne Kernelstrategien beleuchtet werden.