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Kernel-basedtechniques(suchassupportvectormachines,Bayespointmachines,kernelprincipalcomponentanalysis,andGaussianprocesses)repre-sentamajordevelopmentinmachinelearningalgorithms.Supportvectormachines(SVM)areagroupofsupervisedlearningmethodsthatcanbeappliedtoclassi?cationorregression.Inashortperiodoftime,SVMfoundnumerousapplicationsinchemistry,suchasindrugdesign(discriminatingbetweenligandsandnonligands,inhibitorsandnoninhibitors,etc.),quantita-tivestructure-activityrelationships(QSAR,whereSVMre
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