本書在翻譯過(guò)程中，所有譯者一直堅(jiān)持忠于原書，以謹(jǐn)慎細(xì)致的態(tài)度開(kāi)展工作，但是其中難免存在疏漏，懇請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。前言如果托勒密、阿加莎?克里斯蒂與奧卡姆的威廉聚在一起，他們很可能認(rèn)同一個(gè)共同的思想。托勒密會(huì)說(shuō)，我們認(rèn)為用最簡(jiǎn)單的假設(shè)對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行解釋是一種很好的準(zhǔn)則。阿加莎可能會(huì)補(bǔ)充，最簡(jiǎn)單的解釋總是最適合的。奧卡姆的威廉將可能點(diǎn)頭同意，如無(wú)必要，勿增實(shí)體。該節(jié)省性原則，就是今天有名的奧卡姆剃刀原理，是滲透于從古至今所有哲學(xué)、藝術(shù)與科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)性思想。至繁歸于至簡(jiǎn)（萊昂納多?達(dá)?芬奇）。盡量把所有事情變得簡(jiǎn)單，以致不能更簡(jiǎn)單（阿爾伯特?愛(ài)因斯坦）。在人類歷史上，先哲支持簡(jiǎn)單性的名言可以無(wú)休無(wú)盡，很容易寫滿許多頁(yè)紙。但是，我們希望保持該序言簡(jiǎn)短。該書的主題稀疏建模，是節(jié)省性原則在現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)與信號(hào)處理領(lǐng)域的特殊體現(xiàn)。在這些領(lǐng)域，一個(gè)基礎(chǔ)性的問(wèn)題就是由于觀測(cè)成本或其他限制，需要從數(shù)量相對(duì)較少的觀測(cè)中對(duì)未觀測(cè)高維信號(hào)進(jìn)行精確復(fù)原。圖像重構(gòu)、從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型參數(shù)、系統(tǒng)故障或人類疾病診斷，是逆問(wèn)題出現(xiàn)后要解決的一些例子。一般地，高維、小樣本推斷問(wèn)題是欠定的，且在計(jì)算上是難于處理的，除非該問(wèn)題具有某一特定的結(jié)構(gòu)，如稀疏性。事實(shí)上，當(dāng)僅有少量變量為真正重要的變量時(shí)，真實(shí)解可以很好地由稀疏向量來(lái)近似，將剩余變量設(shè)置為零或接近零。換言之，少量最相關(guān)的變量（起因、預(yù)測(cè)因子等）通常對(duì)于解釋感興趣的現(xiàn)象來(lái)說(shuō)是充分的。更一般地，即使原始問(wèn)題并沒(méi)有產(chǎn)生稀疏解，我們也可以找到一個(gè)到新坐標(biāo)系統(tǒng)的映射或字典，從而實(shí)現(xiàn)稀疏表示。因此，稀疏結(jié)構(gòu)看上去是很多自然信號(hào)固有的性質(zhì)沒(méi)有該結(jié)構(gòu)，認(rèn)知并適應(yīng)這個(gè)世界是相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性的。本書提供對(duì)稀疏建模簡(jiǎn)要的介紹，包括應(yīng)用實(shí)例、導(dǎo)致稀疏解的問(wèn)題描述、尋找稀疏解的算法，以及一些關(guān)于稀疏復(fù)原最新的理論成果。該書的內(nèi)容基于我們幾年前在國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)（ICML2010）上的輔導(dǎo)性講座，以及2011年春季學(xué)期在哥倫比亞大學(xué)教授的研究生課程。第1章從引導(dǎo)性示例開(kāi)始，對(duì)稀疏建模關(guān)鍵的最新進(jìn)展進(jìn)行了概述。第2章對(duì)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了描述，該優(yōu)化問(wèn)題涉及常用于強(qiáng)化稀疏的工具，如l0與l1范數(shù)約束。必要的理論結(jié)果在第3章與第4章中進(jìn)行介紹，第5章討論了若干用于尋找稀疏解的著名算法。然后，在第6章與第7章討論了大量的稀疏復(fù)原問(wèn)題，分別將基本的問(wèn)題形式擴(kuò)展到更為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)性稀疏形式與不同的損失函數(shù)。第8章介紹了特殊的稀疏圖模型，如稀疏高斯馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)，該模型是稀疏建模中熱門且快速發(fā)展的子領(lǐng)域。最后，第9章研究了字典學(xué)習(xí)與稀疏矩陣分解。注意，本書并不能對(duì)所有與稀疏有關(guān)的最新進(jìn)展進(jìn)行全部研究。事實(shí)上，僅僅一本書不可能對(duì)這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域全面涉獵。然而，我們希望本書能夠作為稀疏建模的入門書籍，激勵(lì)讀者繼續(xù)學(xué)習(xí)本書之外的內(nèi)容。最后，我們想感謝以不同方式對(duì)本書作出貢獻(xiàn)的人。Irina感謝IBM沃特森研究中心的同事Chid Apte、Guillermo Cecchi、James Kozloski、Laxmi Parida、Charles Peck、Ravi Rao、Jeremy Rice與Ajay Royyuru，感謝他們這些年來(lái)給予的鼓勵(lì)與支持。同時(shí)，其他同事與朋友的想法也有助于本書的成稿，包括Narges Bani Asadi、Alina Beygelzimer、Melissa Carroll、Gaurav Chandalia、Jean Honorio、Natalia Odintsova、Dimitris Samaras、Katya Scheinberg與Ben Taskar。Ben于去年去世，但他仍然活在我們的記憶與他優(yōu)秀的工作中。感謝Dmitry Malioutov、Aurelie Lozano與Francisco Pereira，他們閱讀了手稿，并提出了很多有價(jià)值的建議，對(duì)本書改進(jìn)幫助很大。還要特別感謝本書的編輯Randi Cohen，他使我們一直保持積極性并耐心地等待本書完稿。最后，感謝我們的家人，是他們的愛(ài)、支持與耐心成為我們靈感的無(wú)限源泉。我們不得不承認(rèn)該書花費(fèi)了比預(yù)期長(zhǎng)的時(shí)間（多了幾年）。因此，Irina（很高興地）輸?shù)袅伺c她女兒Natalie關(guān)于誰(shuí)先出版一本書的賭約。