机器学习是一种人工智能的分支，通过研究如何建造可以从数据中学习的计算机系统来实现自主学习。在这一领域中，支持向量机（support vector machine，svm）和核函数技术是常用的工具。
支持向量机是一种经典的分类和回归算法，它通过求解一个优化问题来找到一条最优的分割超平面，用于将不同类别的数据实例分开。对于线性可分的数据，可以使用线性svm；而对于非线性可分的数据，则需要使用核函数来将数据映射到高维空间中进行分割。
核函数技术是svm算法中的关键技术，它能够将数据从原始空间映射到高维空间，从而有效地解决非线性分类问题。常见的核函数有高斯核函数、多项式核函数、sigmoid核函数等。
在java中，我们可以使用open source软件包来实现svm算法和核函数技术。例如，svm_light和libsvm都是常用的svm开源软件包，能够提供快速、高效的svm实现。在使用这些软件包的工程实践中，我们需要将数据预处理，将数据规范化，然后使用svm算法和核函数技术进行分类和回归。
除了在数据挖掘和机器学习领域常见的svm算法和核函数技术，还有其他应用领域。例如，在生物信息学领域，svm被用来对基因和蛋白质进行分类和识别；在图像处理领域，svm可以用来进行边缘检测、图像分类和物体识别。
总体而言，支持向量机和核函数技术是机器学习中最重要的算法之一，java编程语言能够提供简单、高效的实现。在实际应用中，我们需要根据不同的任务需求选择合适的核函数类型，并正确处理数据，调整算法参数，从而得到最优的分类效果。随着数据越来越庞大和复杂，svm和核函数技术也将会继续在人工智能领域中扮演重要的角色。
以上就是基于java的机器学习中的支持向量机和核函数技术和应用的详细内容。