Машинное обучение, часть 1

  1. Основные понятия и примеры прикладных задач
  2. Метрические методы классификации
  3. Логические методы классификации и решающие деревья
  4. Градиентные линейные методы классификации
  5. Метод опорных векторов
  6. Многомерная линейная регрессия
  7. Нелинейная и непараметрическая регрессия, нестандартные функции потерь
  8. Прогнозирование временных рядов
  9. Байесовские методы классификации
  10. Логистическая регрессия
  11. Поиск ассоциативных правил