众所周知，最小二乘方法已成功应用于各个工程科学领域，其重要性不言而喻。由Tilo Strutz教授所著的Data Fitting and Uncertainty：A Practical Introduction to Weighted Least Squares and Beyond一书以数据拟合为视角，介绍了与最小二乘估计紧密相关的各种方法，阐述了参数估计的不确定度问题。此书内容自成体系，思想新颖，特点鲜明，理论与实际紧密结合，并提供了丰富的案例和软件代码。因此，这是一部在数据拟合和最小二乘估计领域中的优秀著作。译者团队于2016年完成了对此书（第1版）的翻译工作。
值得庆幸的是，Tilo Strutz教授于2015年对此书又做了进一步完善，补充了很多新内容，并在Springer出版社出版了此书的第2版。鉴于Tilo Strutz教授在第2版中新增了很多重要知识点，并且改进了第1版中的部分内容，故译者团队决定继续对第2版进行翻译，以期能有更多中国学者、科研人员以及工程技术人员从此书中受益。
第2版新增的知识点主要包括：维纳滤波和最小均方（LMS）滤波、用于异常值检测的M-score方法和随机抽样一致性（RANSAC）方法、相关数据的加权最小二乘拟合问题、基于反向传播的神经网络参数训练算法等。此外，第2版还通过实验给出了上述新增方法的性能以及Levenberg-Marquardt优化方法的收敛性能，并且对与本书配套的软件进行了更新。
本书第2版的翻译工作由战略支援部队信息工程大学王鼎、唐涛、尹洁昕、杨宾、吴志东共同完成，并最终由王鼎统稿，吴瑛审校。在整个翻译过程中，除了补充原著新增和改进的内容以外，还对第1版中的语句做了进一步梳理，以期使其更符合中文的语言习惯，从而便于读者理解。本书既可以作为高等院校应用数学、物理学、经济学、工程学等专业高年级本科生的教材，也可以作为从事工程技术领域的科研工作者自学或者研究的参考书。本译著的出版得到了装备科技译著出版基金、战略支援部队信息工程大学优秀青年基金（项目编号：2016603201）和2110工程（项目编号：102063）的资助，在此一并感谢。
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