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全書共包含18個(gè)章節(jié)，從概率密度、貝葉斯決策理論引入樣本學(xué)習(xí)的基本概念，進(jìn)而介紹了近鄰域?qū)W習(xí)、核學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在此基礎(chǔ)上探討了PCA學(xué)習(xí)、VC維概念、函數(shù)估計(jì)問題等，后重點(diǎn)介紹了非常實(shí)用的支持向量機(jī)SVM及Boosting方法。各章均包含小結(jié)、附錄、習(xí)題及參考資料，非常適合于大專院校計(jì)算機(jī)及電氣工程類碩博士研究生及高年級(jí)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(jì)學(xué)習(xí)理論提供了一個(gè)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(duì)模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)中的語言學(xué)習(xí)和認(rèn)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(xí)理論與認(rèn)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(xí)理論與認(rèn)知論課程并沒有特定的基礎(chǔ)要求，向所有對(duì)其感興趣的學(xué)生開放，包括新生、主修科學(xué)的高年級(jí)學(xué)生，以及來自工程、人文、社會(huì)科學(xué)的學(xué)生。雖然許多材料技術(shù)性較強(qiáng)，但是我們發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)生可以體會(huì)和領(lǐng)悟本書的要點(diǎn)。
模式識(shí)別的工程研究關(guān)注的是基于一個(gè)有用的方法研發(fā)出的自動(dòng)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(jì)一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)把普通的談話內(nèi)容進(jìn)行文字轉(zhuǎn)錄，還有諸如計(jì)算機(jī)能否用來分析醫(yī)學(xué)圖像，進(jìn)而做出診斷等此類問題。
機(jī)器學(xué)習(xí)提供了對(duì)一些模式識(shí)別問題進(jìn)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(shí)別手寫郵政編碼，或能使自動(dòng)化系統(tǒng)與用戶進(jìn)行交互使其學(xué)會(huì)實(shí)現(xiàn)對(duì)語音的識(shí)別；也許是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來開發(fā)一套醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)。
機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別也關(guān)注學(xué)習(xí)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?yàn)槲覀儾⒉皇菑臒o到有開發(fā)算法并在每個(gè)新的應(yīng)用程序中特設(shè)某一種方式。評(píng)估一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能所采用的技術(shù)也是非常重要的。對(duì)學(xué)習(xí)算法的實(shí)踐環(huán)節(jié)而言，知道什么是可實(shí)現(xiàn)的，什么是可用的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，并提出新的技術(shù)也同等重要。
這些問題也出現(xiàn)在認(rèn)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(jìn)行學(xué)習(xí)？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(shí)是歸納推理前提的真實(shí)性無法保證其結(jié)論的真實(shí)性。這個(gè)問題沒有唯一解，這并不是因?yàn)闊o解，而是因?yàn)橛刑嘟�，這取決于采用什么學(xué)習(xí)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(jì)學(xué)習(xí)理論中提供一個(gè)簡(jiǎn)便的入門性介紹。對(duì)于那些對(duì)學(xué)習(xí)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(gè)有益的出發(fā)點(diǎn)。而對(duì)于那些對(duì)一般的認(rèn)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(duì)其他讀者而言，我們也希望本書有助于他們對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論有更深層次的理解，因?yàn)樗沂玖藢W(xué)習(xí)的本質(zhì)及其限制，這也是人工智能的核心進(jìn)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(jì)念基金的資助。Rajeev Kulkarni對(duì)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(duì)本書的仔細(xì)審讀。同時(shí)也感謝幾年來，我的助教和學(xué)生們一起對(duì)該課程內(nèi)容的討論。謝謝！

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