Оглавление

Предисловие ко второму изданию 18

Предисловие к первому изданию 21
Глава 1. Введение 23
Глава 2. Обзор методов обучения с учителем 31
Глава 3. Линейные методы регрессии 65
Глава 4. Линейные методы классификации 125
Глава 5. Разложение по базису и регуляризация 163
Глава 6. Ядерные методы сглаживания 213
Глава 7. Оценивание и выбор моделей 243
Глава 8. Вывод моделей и усреднение 285
Глава 9. Аддитивные модели, деревья и связанные с ними методы 319
Глава 10. Бустинг и аддитивные деревья 363
Глава 11. Нейронные сети 415
Глава 12. Метод опорных векторов и гибкие дискриминанты 445
Глава 13. Методы прототипов и ближайших соседей 487
Глава 14. Обучение без учителя 513
Глава 15. Случайные леса 617
Глава 16. Ансамблевые методы обучения 635
Глава 17. Неориентированные графовые модели 655
Глава 18. Задачи высокой размерности: p >> N 681
Библиография 733
Предметный указатель