An Introduction to Machine Learning - Kubat, Miroslav (Springer)
Contenido: 1) Una simple tarea de aprendizaje automático; 2) Probabilidades: clasificadores bayesianos; 3) Similitudes: clasificadores de vecinos más cercanos; 4) Límites entre clases: clasificadores lineales y polinomiales; 5) Redes neuronales artificiales; 6) Arboles de decisión; 7) Teoría del aprendizaje computacional; 8) Algunas aplicaciones instructivas; 9) Inducción de votos en clasificadores; 10) Algunos aspectos prácticos que debe saber; 11) Evaluación del desempeño; 12) Significancia estadística; 13) Algoritmo genético; 14) Aprendizaje reforzado.