关于核方法（Kernel Methods）的书籍，以下是一些推荐：

  1. 《Kernel Methods and Support Vector Machines》：这本书是核方法和支持向量机领域的经典教材，详细介绍了核方法的基本原理、算法和应用。作者是Cortes和Vapnik，他们在支持向量机领域做出了杰出的贡献。

  2. 《Learning with Kernels》：这本书由Schölkopf和Smola合著，深入探讨了核方法在机器学习中的应用，特别是支持向量机（SVM）。书中提供了大量实例和代码，有助于读者理解和应用核方法。

  3. 《Kernel Methods for Pattern Recognition》：这本书由Bishop撰写，详细介绍了核方法在模式识别领域的应用。书中涵盖了核方法的基本概念、算法设计和实际应用案例，是一本很好的入门教材。

  4. 《Pattern Recognition and Machine Learning》：虽然这本书不是专门讲核方法的，但它涵盖了机器学习领域的各个方面，包括核方法。书中提供了大量关于核方法的介绍和应用案例，有助于读者全面了解核方法在机器学习中的应用。

***还有一些在线资源和博客文章也涉及核方法的相关内容，如Coursera上的核方法课程、GitHub上的核方法项目等。这些资源可以帮助读者更深入地学习和理解核方法。

请注意，以上推荐仅供参考，具体选择哪本书取决于读者的需求和背景。建议根据自己的实际情况进行选择。