Базовый курс машинного обучения

Линейная классификация
Обучение линейных моделей
Борьба с переобучением: регуляризация
Линейные модели в задаче регрессии
Метод опорных векторов (SVM)
Ядра в SVM (Kernel trick)
Двойственная задача в SVM
Решающие деревья и ансамбли
Бэггинг над деревьями и случайный лес
Градиентный бустинг
Дополнительное чтение
Метод k ближайших соседей (kNN)
Наивный байесовский классификатор
Знакомство с обучением без учителя (unsupervised learning): лекция
Задача кластеризации
Метод K средних (K-means)
Иерархическая кластеризация
Понижение размерности пространства признаков
Дополнительное чтение
Знакомство с нейросетями:
Что такое нейронные сети
Обучение нейросетей с помощью SGD
Математическое дополнение: граф вычислений и автоматическое дифференцирование
Обучение нейросетей: backpropagation
Проблемы обучения нейросетей