The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction - Hastie, Trevor ((Springer Series in Statistics))
Contenido: 1) Introducción; 2) Visión general del aprendizaje supervisado; 3) Métodos de regresión lineal; 4) Métodos lineales para la clasificación; 5) Expansiones básicas y regularización; 6) Métodos de Kernel; 7) Selección y asignación de modelo; 8) Modelos de inferencia y promedio; 9) Modelos aditivos, árboles y métodos relacionados; 10) Arboles aditivos y de impulso; 11) Redes neuronales; 12) Máquinas de soporte vectorial y discriminantes flexibles; 13) Métodos protitipos; 14) Aprendizaje no supervisado; 15) Bosques aleatorios; 16) Aprendiendo juntos; 17) Métodos gráficos indirectos; 18) Problemas de alta dimensión.