FOUNDATIONS OF MACHINE LEARNING

Este libro de texto de postgrado presenta conceptos y métodos fundamentales en el aprendizaje automático. Describe varios algoritmos modernos importantes, proporciona los fundamentos teóricos de estos algoritmos e ilustra aspectos clave para su aplicación. Los autores pretenden presentar herramientas y conceptos teóricos novedosos al tiempo que proporcionan pruebas concisas incluso para temas relativamente avanzados.

Fundamentos del aprendizaje automático llena la necesidad de un libro de texto general que también ofrezca detalles teóricos y un énfasis en las pruebas. Ciertos temas que a menudo se tratan con atención insuficiente se discuten con más detalle aquí; por ejemplo, capítulos enteros están dedicados a la regresión, clasificación de múltiples clases y clasificación. Los primeros tres capítulos sientan las bases teóricas para lo que sigue, pero cada capítulo restante es en su mayoría autónomo. El apéndice ofrece una revisión concisa de probabilidad, una breve introducción a la optimización convexa, herramientas para los límites de concentración y varias propiedades básicas de las matrices y normas utilizadas en el libro.

El libro está destinado a estudiantes de posgrado e investigadores en aprendizaje automático, estadísticas y áreas relacionadas; puede usarse como libro de texto o como texto de referencia para un seminario de investigación.