Ouvrage "machine learning" rigoureux

Bonjour à tous,

Je suis à la recherche d'un ouvrage couvrant l'essentiel des méthodes standards de machine learning sur le plan mathématique, avec un maximum de rigueur et de pédagogie. Je cherche un ouvrage en anglais si possible, mais si vous avez des idées en français elles sont également les bienvenues. L'idée étant d'avoir un ouvrage relativement complet, rigoureux sur la théorie (pas de vulgarisation qui saute tous les calculs), pour quelqu'un qui apprend en autodidacte mais qui a des bases solides en maths et en statistiques/probabilités (niveau fin de L3). Ce serait encore mieux s'il y avait des exercices (mais là je commence à être exigeant !).

J'ai notamment en tête l'ouvrage Foundations of Machine Learning, par M. Mohri, A. Rostamizadeh, A. Talwalkar, si quelqu'un a des retours dessus je suis preneur (il est consultable librement sur internet mais j'aimerais bien avoir des avis).

Merci d'avance !