This book introduces machine learning for readers with some background in basic linear algebra, statistics, probability, and programming. In a coherent statistical framework it covers a selection of supervised machine learning methods, from the most fundamental (k-NN, decision trees, linear and logistic regression) to more advanced methods (deep neural networks, support vector machines, Gaussian processes, random forests and boosting), plus commonly-used unsupervised methods (generative modeling, k-means, PCA, autoencoders and generative adversarial networks). Careful explanations and pseudo-code are presented for all methods. The authors maintain a focus on the fundamentals by drawing connections between methods and discussing general concepts such as loss functions, maximum likelihood, the bias-variance decomposition, ensemble averaging, kernels and the Bayesian approach along with generally useful tools such as regularization, cross validation, evaluation metrics and optimization methods. The final chapters offer practical advice for solving real-world supervised machine learning problems and on ethical aspects of modern machine learning.

Acerca de los autores

Andreas Lindholm is a machine learning research engineer at Annotell, Gothenburg, working with data annotation and data quality questions for autonomous driving. He received his MSc degree in 2013 from Link�ping University (including studies at ETH Z�rich and UC Santa Barbara). He received his PhD degree in 2018 from the Department of Information Technology, Uppsala University. At the time of writing this book he was a postdoctoral researcher at the same department. Throughout his entire academic career he has had a particular interest in teaching applied mathematical subjects.

Niklas Wahlstr�m is an Assistant Professor at the Division of Systems and Control, Department of Information Technology, Uppsala University. He received his MSc degree in 2010 and his PhD degree in automatic control in 2015, both from Link�ping University, Sweden. During his studies he held a visiting position at ETH Z�rich and Imperial College, London. Since 2016, he has been working at Uppsala University, first as a postdoctoral researcher and since 2019 in his present position. During his career, he has been involved in several machine learning course development projects.

Fredrik Lindsten is Associate Professor at the Division of Statistics and Machine Learning, Department of Computer and Information Science, Link�ping University. He received his PhD in Automatic Control in 2013 from Link�ping University. In 2014-2015 he was a Postdoctoral Research Associate at the University of Cambridge. He has held visiting positions at the Statistical Artificial Intelligence Lab, UC Berkeley, and the Department of Statistics, University of Oxford. He has received the Ingvar Carlsson Award by the Swedish Foundation for Strategic Research, and the Benzelius Award by the Royal Society of Sciences in Uppsala.

Thomas B. Sch�n is Beijer Professor of Artificial Intelligence, Department of Information Technology, Uppsala University. He has held visiting positions with the University of Cambridge, the University of Newcastle and Universidad T�cnica Federico Santa Mar�a in Valparaiso. In 2018, he was elected to The Royal Swedish Academy of Engineering Sciences and The Royal Society of Sciences at Uppsala. He has been awarded the Tage Erlander prize for natural sciences and technology and the Arnberg prize by the Royal Swedish Academy of Sciences. He received the best teacher award at the Institute of Technology, Link�ping University in 2009. He is a fellow of the ELLIS society.

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Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Kevin McKiernan, 5711 W. Ash St., 65203, Columbia, Missouri, U.S.A., de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Kevin McKiernan, 5711 W. Ash St., 65203, Columbia, Missouri, U.S.A., sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (Kevin McKiernan, 5711 W. Ash St., 65203, Columbia, Missouri, U.S.A.)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

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