Структурные методы в распознавании образов

Предлагаемая книга посвящена общим методам статистического обучения, в частности задаче распознавания. В ней предпринята попытка компактно и единообразно изложить основные современные универсальные методы распознавания и используемый в них математический аппарат. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные доказательства приведены полностью. Приводятся многочисленные ссылки, в том числе на доступные электронные копии статей.Книга не содержит теории статистического обучения, хотя автор ссылается на нее; не включает описание методов, сильно зависящих от специфики данных (изображений, речи, текстов), и не привязана ни к каким программным реализациям машинного обучения

В книге рассматриваются несколько практически важных примеров решения задач статистического обучения, в которых пространства признаков и ответов и обучающие наборы устроены слишком сложно и нерегулярно, так что стандартные методы статистического обучения в них нельзя применить буквально, но можно применять после построения адекватных вероятностных моделей • Данная работа является продолжением книги А.Б.Меркова "Распознавание образов: Введение в методы статистического обучения" (М.: URSS, 2011). Она выдержана в том же стиле. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные, но не слишком громоздкие доказательства предъявлены. Ради компактности изложения количество примеров минимизировано, зато приводятся многочисленные литературные ссылки, в том числе и ссылки на доступные электронные копии статей