How can we select the best performing data-driven model? How can we rigorously estimate its generalization error? Statistical learning theory answers these questions by deriving non-asymptotic bounds on the generalization error of a model or, in other words, by upper bounding the true error of the learned model based just on quantities computed on the available data. However, for a long time, Statistical learning theory has been considered only an abstract theoretical framework, useful for inspiring new learning approaches, but with limited applicability to practical problems. The purpose of this book is to give an intelligible overview of the problems of model selection and error estimation, by focusing on the ideas behind the different statistical learning theory approaches and simplifying most of the technical aspects with the purpose of making them more accessible and usable in practice. The book starts by presenting the seminal works of the 80’s and includes the most recent results. It discusses open problems and outlines future directions for research.

Informazioni sull'autore

Luca Oneto was born in Rapallo, Italy in 1986. He received his BSc and MSc in Electronic Engineering at the University of Genoa, Italy respectively in 2008 and 2010. In 2014 he received his PhD from the same university in the School of Sciences and Technologies for Knowledge and Information Retrieval with the thesis ``Learning Based On Empirical Data''. In 2017 he obtained the Italian National Scientific Qualification for the role of Associate Professor in Computer Engineering and in 2018 he obtained the one in Computer Science. He worked as Assistant Professor in Computer Engineering at University of Genoa from 2016 to 2019. In 2018 he was co-founder of the spin-off ZenaByte s.r.l. He is currently Associate Professor in Computer Science at University of Pisa with particular interests in Statistical Learning Theory and Data Science. Besides being an editorial board member of the book series Modeling and Optimization in Science and Technologies he is also co-author of the textbook Introduction to Digital Systems Design (Donzellini et al., Springer, 2019). 

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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.

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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Basi6 International, Irving, Texas, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volont� di recedere dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

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