Тема 1.1 Введение в машинное обучение
Рассматриваются основные задачи, ветки и методы машинного обучения, а также необходимый для дальнейшего аппарат статистики.
Тема 1.2 Задача регрессии
Рассматриваются модели простейшей и множественной регрессии. Дается представление о полиномиальной регрессии.
Тема 1.3 Задача классификации: метрический подход
Рассматривается метрический подход к решению задачи классификации на примере алгоритма k-NN и его обобщений.
Тема 1.4 Задача классификации: вероятностный подход
Рассматривается вероятностный подход к решению задачи классификации на примере наивного байесовского классификатора и его обобщений.
Тема 1.5 Задача кластеризации
Рассматривается применение алгоритмов k-means и иерархической кластеризации к решению задачи кластеризации.