Apresenta fundamentos de reconhecimento de padrões e redes neurais com ênfase em modelos estatísticos e métodos de aprendizado; inclui discussões sobre classificação, estimativa de densidade e inferência bayesiana.

Aborda técnicas matemáticas e algorítmicas relevantes para projetos e pesquisas em aprendizado de máquina; contém exemplos e exercícios para praticantes em matemática aplicada e ciência da computação.

Destina-se a estudantes de pós-graduação e pesquisadores interessados em teoria e implementação de modelos de reconhecimento de padrões; útil também para profissionais que trabalham com análises estatísticas e sistemas de aprendizagem.