第一章,引论

     本章是本书的纲领，有着统领全局的味道。

     首先通过一个多项式曲线拟合的例子引出了本领域的一些概念，比如线性模型，过拟合，错误函数，模型比较和模型选择，最大似然，正则化，岭回归，权值衰减，验证集，hold-out集等。

     然后作者分别从概率理论，决策理论，信息理论三个方向分别介绍了这几个理论在模式识别和机器学习中的作用。本书也是由这3个理论贯穿的，其中最终要的理论是概率理论。(待续…)

第二章,概率分布