Interior:
Minimización empírica de riesgos y reentrenamiento.
Aprendizaje PAC y convergencia uniforme
Dimensión VC y teorema de no almuerzo gratis
equilibrio entre sesgo y complejidad
modelos lineales, boosting y AdaBoost
selección y validación del modelo
optimización convexa, regularización y estabilidad.
El libro fue publicado por Cambridge University Press y es adecuado para aquellos que desean comprender el aprendizaje automático más profundamente que el nivel de las bibliotecas y las API listas para usar.
Los autores le permiten descargar una copia para uso personal, pero le solicitan que no distribuya un enlace directo al PDF. En la página oficial, el botón Descargar está en el menú lateral: