Machine Learning Foundations, Volume 1 : Supervised Learning
Idioma: inglés
Editorial: Pearson Education (US) Apr 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9780135337868
- Título
- Machine Learning Foundations, Volume 1 : Supervised Learning
- Autor
- Roi Yehoshua
- Editorial
- Pearson Education (US) Apr 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0135337860
- ISBN 13
- 9780135337868
- Peso del artículo
- 1482 gramos
- Dimensiones
- 230x189x49 mm
The Essential Guide to Machine Learning in the Age of AI
Machine learning stands at the heart of today's most transformative technologies: advancing scientific discovery, reshaping industries, and transforming everyday life. From large language models to medical diagnosis and autonomous vehicles, the demand for robust, principled machine learning models has never been greater.
Machine Learning Foundations, Volume 1: Supervised Learning, offers a comprehensive and accessible roadmap to the core algorithms and concepts behind modern AI systems. Balancing mathematical rigor with hands-on implementation, this book not only teaches how machine learning works, but why it works. As part of a three-volume series, Volume 1 lays the foundation for mastering the full landscape of modern machine learning, including deep learning, large language models, and cutting-edge research.
Each chapter introduces core ideas with clear intuition, supports them with rigorous mathematical derivations where appropriate, and demonstrates how to implement the methods in Python, while also addressing practical considerations such as data preparation and hyperparameter tuning. Exercises at the end of each chapter, both theoretical and programming-based, reinforce understanding and promote active learning.
The book includes hundreds of fully annotated code examples, available on GitHub at github.com/roiyeho/ml-book, along with six comprehensive online appendices covering essential background in linear algebra, calculus, probability, statistics, optimization, and Python libraries such as NumPy, Pandas, and Matplotlib. (Appendices are available for download with book registration--see the book's Preface for details.)
- Master the key concepts of supervised machine learning, including model capacity, the bias-variance tradeoff, generalization, and optimization techniques
- Implement the full supervised learning pipeline, from data preprocessing and feature engineering to model selection, training, and evaluation
- Understand key learning tasks, including classification, regression, multi-label, and multi-output problems
- Implement foundational algorithms from scratch, including linear and logistic regression, decision trees, gradient boosting, and SVMs
- Gain hands-on experience with industry-standard tools such as Scikit-Learn, XGBoost, and NLTK
- Refine and optimize your models using techniques such as hyperparameter tuning, cross-validation, and calibration
- Work with diverse data types, including tabular data, text, and images
- Address real-world challenges such as imbalanced datasets, missing data, and high-dimensional inputs
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Roi Yehoshua is a professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Northeastern University, where he develops and teaches graduate courses in machine learning and data science. With over two decades of experience spanning academia and industry, he has developed and taught a wide range of machine learning courses, including pioneering the university's first course on Large Language Models. His writing on machine learning has reached over 200,000 readers worldwide through platforms like Medium and Towards Data Science.
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E-Mail: abebooks@aha-buch.de
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Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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