Монография посвящена проблеме восстановления зависимостей по эмпирическим данным. В ней исследуется метод минимизации риска на выборках ограниченного объема, согласно которому при восстановлении функциональной зависимости следует выбирать такую функцию, которая удовлетворяет определенному компромиссу между величиной, характеризующей ее «сложность», и величиной, характеризующей степень ее приближения к совокупности эмпирических данных.Рассмотрено применение этого метода к трем основным задачам восстановления зависимостей: задаче обучения распознаваниюобразов, восстановления регрессии, интерпретации результатов косвенных экспериментов. Показано, что учет ограниченности объемаэмпирических данных позволяет решать задачи распознавания образов при большой размерности пространства признаков, восстанавливать регрессионные зависимости при отсутствии модели восстанавливаемой функции, получать устойчивые решения некорректных задачинтерпретации результатов косвенных экспериментов. Приведены соответствующие алгоритмы восстановления зависимостей. Воспроизведено в оригинальной авторской орфографии издания 1979 года (издательство "Наука").