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Understanding machine learning:

por Shalev-Shwartz, Shai
Autores adicionales: Ben-David, Shai -- autor
Declaración de edición:primera edición Publicado por : Cambridge University Press, (Inglaterra:) Detalles físicos: 397 páginas: ilustraciones; 19x26 cm ISBN:9781107057135. Año : 2019
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Libros Libros Biblioteca Jorge Franco Vélez
Colección General
General 006.31 S528 Ej.1 (Navegar estantería (Abre debajo)) Disponible 20804
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Referencias: páginas 385-393

Fundations -- A gentle start -- A formal learning model -- Learning via uniform convergence -- The bias-complexity trade -off -- The vc-dimension -- Nonuniform learnability -- The runtime of learning -- From therory to algorithms -- linear predictors -- Boosting -- Model selection and validation -- Convex learning problems -- Regularization and stability -- Stochastic gradient descent -- Support vector machines -- Kernel methods -- Multiclass, ranking, and complex prediction problems -- Decision trees -- Nearest neighbor -- Neural networks -- Additional learning models -- Online learning -- Clustering -- Dimensionality reduciton -- Generative models -- Feature selection and generatio -- Advanced theory -- Redamacher complexities -- Covering numbers -- Proof of the fundamental theorem of learning theory -- Multiclass learnability -- Compression bounds -- PAC-bayes

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