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全書共包含18個章節(jié)，從概率密度、貝葉斯決策理論引入樣本學(xué)習的基本概念，進而介紹了近鄰域?qū)W習、核學(xué)習及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習，在此基礎(chǔ)上探討了PCA學(xué)習、VC維概念、函數(shù)估計問題等，后重點介紹了非常實用的支持向量機SVM及Boosting方法。各章均包含小結(jié)、附錄、習題及參考資料，非常適合于大專院校計算機及電氣工程類碩博士研究生及高年級學(xué)生作為教學(xué)參考書。

前言本書為新興領(lǐng)域的統(tǒng)計學(xué)習理論提供了一個寬泛和易于理解的入門性介紹，這一領(lǐng)域的發(fā)展源于對模式識別和機器學(xué)習、非參數(shù)統(tǒng)計、計算機科學(xué)、語言學(xué)中的語言學(xué)習和認知心理學(xué)、哲學(xué)問題中的歸納法以及哲學(xué)和科學(xué)方法論等學(xué)科與技術(shù)的研究。
本書是學(xué)習理論與認知論課程的非常好的入門教材，目前已在普林斯頓大學(xué)電氣工程專業(yè)的教學(xué)中使用。學(xué)習理論與認知論課程并沒有特定的基礎(chǔ)要求，向所有對其感興趣的學(xué)生開放，包括新生、主修科學(xué)的高年級學(xué)生，以及來自工程、人文、社會科學(xué)的學(xué)生。雖然許多材料技術(shù)性較強，但是我們發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)生可以體會和領(lǐng)悟本書的要點。
模式識別的工程研究關(guān)注的是基于一個有用的方法研發(fā)出的自動化系統(tǒng)來區(qū)分不同的輸入模式。為郵局開發(fā)的系統(tǒng)用于如何掃描手寫地址并將郵件排序，制造商關(guān)注如何設(shè)計一個計算機系統(tǒng)把普通的談話內(nèi)容進行文字轉(zhuǎn)錄，還有諸如計算機能否用來分析醫(yī)學(xué)圖像，進而做出診斷等此類問題。
機器學(xué)習提供了對一些模式識別問題進行求解的有效方法。它可能是采用受過訓(xùn)練的系統(tǒng)來識別手寫郵政編碼，或能使自動化系統(tǒng)與用戶進行交互使其學(xué)會實現(xiàn)對語音的識別；也許是使用機器學(xué)習算法來開發(fā)一套醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)。
機器學(xué)習和模式識別也關(guān)注學(xué)習系統(tǒng)所包含的一般原則。一種系統(tǒng)化的方法技術(shù)非常有用，因為我們并不是從無到有開發(fā)算法并在每個新的應(yīng)用程序中特設(shè)某一種方式。評估一個學(xué)習系統(tǒng)的性能所采用的技術(shù)也是非常重要的。對學(xué)習算法的實踐環(huán)節(jié)而言，知道什么是可實現(xiàn)的，什么是可用的評價基準，并提出新的技術(shù)也同等重要。
這些問題也出現(xiàn)在認知論與哲學(xué)問題中。我們能學(xué)到什么？以及我們?nèi)绾芜M行學(xué)習？我們能夠從其他思想和外部世界學(xué)到什么？通過歸納法我們又能學(xué)到什么？哲學(xué)問題的歸納法關(guān)注的是如何在歸納推理的基礎(chǔ)上學(xué)到一些新東西。而給定的事實是歸納推理前提的真實性無法保證其結(jié)論的真實性。這個問題沒有唯一解，這并不是因為無解，而是因為有太多解，這取決于采用什么學(xué)習方法。在本書中，我們解釋了如何根據(jù)歸納形成各種不同的解決方案。
因此，我們希望本書能為廣大讀者在統(tǒng)計學(xué)習理論中提供一個簡便的入門性介紹。對于那些對學(xué)習理論或?qū)嶋H算法的深入研究感興趣的讀者，我們希望本書提供給他們一個有益的出發(fā)點。而對于那些對一般的認知論和哲學(xué)感興趣的讀者，我們希望本書有助于他們從其他領(lǐng)域中領(lǐng)悟一些重要的想法。對其他讀者而言，我們也希望本書有助于他們對統(tǒng)計學(xué)習理論有更深層次的理解，因為它揭示了學(xué)習的本質(zhì)及其限制，這也是人工智能的核心進展。
感謝普林斯頓大學(xué)本科教育創(chuàng)新課程發(fā)展250周年紀念基金的資助。Rajeev Kulkarni對全書提供了非常有用的意見。Joel Predd和Maya Gupta提供了許多寶貴的意見。此外，感謝Joshua Harris對本書的仔細審讀。同時也感謝幾年來，我的助教和學(xué)生們一起對該課程內(nèi)容的討論。謝謝！

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