Machine Learning: A Constraint-Based Approach, Second Edition provides readers with a refreshing look at the basic models and algorithms of machine learning, with an emphasis on current topics of interest that include neural networks and kernel machines. The book presents the information in a truly unified manner that is based on the notion of learning from environmental constraints. It draws a path towards deep integration with machine learning that relies on the idea of adopting multivalued logic formalisms, such as in fuzzy systems. Special attention is given to deep learning, which nicely fits the constrained-based approach followed in this book.

The book presents a simpler unified notion of regularization, which is strictly connected with the parsimony principle, including many solved exercises that are classified according to the Donald Knuth ranking of difficulty, which essentially consists of a mix of warm-up exercises that lead to deeper research problems. A software simulator is also included.

�ber die Autorinnen und Autoren

Professor Gori's research interests are in the field of artificial intelligence, with emphasis on machine learning and game playing. He is a co-author of the book “Web Dragons: Inside the myths of search engines technologies,� Morgan Kauffman (Elsevier), 2007. He was the Chairman of the Italian Chapter of the IEEE Computational Intelligence Society, and the President of the Italian Association for Artificial Intelligence. He is in the list of top Italian scientists kept by VIAAcademy

(http://www.topitalianscientists.org/top_italian_scientists.aspx). Dr. Gori is a fellow of the IEEE, ECCAI, and IAPR.

Alessandro Betti Ph.D. is a Postdoctoral Researcher in the Department of Information Engineering and Mathematics (DIISM) of the University of Siena (Siena, Italy). Dr. Betti’s interests include analysis of algorithms, discrete mathematics, tree structures, and formulation of “learning laws� through least action like principles.

Stefano Melacci Ph.D. is a Senior Researcher (Tenure-Track Assistant Professor) in the area of Computer Science at the Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena (Siena, Italy). He has been the Research Manager of the Italian company QuestIT S.r.l. (Siena, Italy) and a Research Fellow of the Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena, where he received his PhD (2010), and the M.S. Degree (cum Laude). Since 2017 he has served as Associate Editor for the IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, and he is an active reviewer for several journals and international conferences.

His profile is strongly characterized by research activity in the fields of Machine Learning and, more generally, Artificial Intelligence. Recently, he has been working on new technologies for Machine Learning-based Conversational Systems and he studied and proposed Multi-Layer architectures (Deep Networks) for extracting information from static images and videos, using adaptive convolutional filters and principles from Information Theory. He previously worked in the context of Kernel Machines and Regularization Theory, under the unifying framework of Learning from Constraints that allows classic learning models to integrate symbolic knowledge representations. He proposed Manifold Regularization-based algorithms and Neural Networks that implement Similarly Measures, with applications to Computer Vision.

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Conor Kenny

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Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, Kennys Bookstore, The Museum at Tall Timbers, 2707 Olney - Sandy Spring Road, 20832, Olney, Maryland, U.S.A., +353 91709350, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet. Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Kennys Bookstore, The Museum at Tall Timbers, 2707 Olney - Sandy Spring Road, 20853, Olney, Maryland, U.S.A., +353 91709350, zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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