Книга посвящена изложению статистической теории распознавания образов.
В первой части книги задача распознавания образов рассматривается с точки зрения проблемы минимизации среднего риска. Показано, как далеко можно продвинуться в решении задачи обучения распознаванию образов, следуя по каждому из существующих в статистике путей минимизации риска, и к каким алгоритмам они приводят. Вторая часть посвящена исследованию математических проблем обучения. Изложена теория равномерной сходимости частот появлений событий к их вероятностям, которая является предельным обобщением теоремы Гливенко. Третья часть посвящена алгоритмам построения линейных и кусочно-линейных решающих правил.
Книга рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов, инженеров и научных сотрудников, занятых в области теоретической и технической кибернетики. Она будет также интересна специалистам по теории вероятностей и математической статистике.