An Introduction to Statistical Learning : With Applications in Python - James, Gareth (autor); Berra, Yogi (prefacio) ((Springer Texts in Statistics))
Contiene: 1) Introducción; 2) Aprendizaje estadístico; 3) Regresión lineal; 4) Clasificación; 5) Métodos de remuestreo; 6) Selección y regularización de modelos lineales; 7) Ir más allá de la linealidad; 8) Modelos basados en árboles; 9) Máquinas de vectores de soporte; 10) Aprendizaje profundo; 11) Análisis de supervivencia y datos censurados; 12) Aprendizaje no supervisado; 13 Pruebas múltiples.