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. Whether you are a student starting out, a researcher seeking a reliable reference, or a practitioner looking to sharpen your skills, this book equips you with the knowledge and tools needed to succeed in the era of intelligent systems.

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.

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

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.

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

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Informazioni sul diritto di recesso

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

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