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《模式分类》(英文版)(第2版)简明易读，新增的图表使得许多统计和数学题材非常生动。最终以完美和谐的形式，引导读者深入新的主题。

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最大似然估计（和其他类似方法）把待估计的参数看作是确定性的量，只是其取值未知。最佳估计就是使得产生已观测到的样本（即训练样本）的概率为最大的那个值。

与此不同的是，贝叶斯估计则把待估计的参数看成是符合某种先验分布的随机变量。对样本进行观测的过程，就是把先验概率密度转化为后验概率密度，这样就利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。

参数估计问题是统计学中的经典问题，并且已经有了一些具体的解决方法。这里我们将主要讨论两种最常用和很有效的方法，也就是：最大似然估计和贝叶斯估计。

最大似然估计把待估计的参数看作是确定性的量，只是其取值未知。最佳估计就是使得产生已观测到的样本（即训练样本）的概率为最大的那个值。与此不同的是，贝叶斯估计则是把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。对样本进行观测的过程，就是把先验概率密度转化为后验概率密度，这样就利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。在贝叶斯估计中，一个典型的效果就是，每得到新的观测样本，都使得后验概率密度函数变得更加尖锐，使其在待估参数的真实值附近形成最大的尖峰。这个现象就称为“贝叶斯学习”过程。

That is to say, the production representation may be the “best” representation for classification.

一种处理过多的维数是采用组合特征的方法来降低维数，对几个特征作线性组合是一种特别具有吸引力的方法，因为线性组合容易计算并且能够进行解析分析，从本质上来说线性方法是将高维的数据投影的低维空间中。经典的寻找有效的线性变换的方法有两种。其一是主成分分析方法（principal component analysis），这一方法的目的是寻找在最小均方意义下最能够代表原始数据的对应方法。另一种方法为多重判别分析，这一方法的目的是寻找在最小均方意义下最能够分开各类数据的统计方法。<

正态分布与熵之间有着密切的关系。... 熵是一个非负的量，用来描述从一种分布中随机选取的样本点值的不确定性。可以证明正态分布在所有具有给定的均值和方差的分布中具有最大熵。并且，由中心极限定理所述，大量小的、独立的随机分布的总和等效为一高斯分布。由于所有模式——从鱼到手写字符、到某些语音——都可以看成是由大量随机过程所组成的某个理想的或原型模式，对于实际的概率分布而言，高斯分布通常是一种好的模型。

书籍介绍

《模式分类》(英文版)(第2版)简明易读，新增的图表使得许多统计和数学题材非常生动。最终以完美和谐的形式，引导读者深入新的主题。