В рамках статистического подхода излагаются основы машинного обучения и распознавания образов. Изучаются методы и модели, применяемые для решения задач регрессии и классификации, кластеризации и анализа данных. Рассматриваются аспекты применения для решения указанных задач искусственных нейронных сетей, машин опорных векторов, ансамблей распознавателей, а также сопутствующие методы предварительной обработки данных, скрытые марковские модели. Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Прикладная математика», «Математика и компьютерные науки».