Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms van Shai Shalev-Shwartz en Shai Ben-David is een Engelstalig studieboek over de theoretische fundamenten en algoritmen van machine learning.
Het boek behandelt learnability, computational complexity, convexity, stability, stochastic gradient descent, neural networks, structured output learning en theoretische concepten zoals PAC-Bayes en compression bounds. Geschikt voor studenten computer science, mathematics, data science en engineering die machine learning op theoretisch niveau willen begrijpen. ISBN 9781107057135.