- Урок про Desicion Trees на scikit-learn.org;
- Логические алгоритмы классификации – К. В. Воронцов;
- Семинары по решающим деревьям – Е. Соколов.
- How to Tune Algorithm Parameters with Scikit-Learn;
- Python and Kaggle: Feature selection, multiple models and Grid Search;
- Grid search and cross-validated estimators на scipy-lectures.org;
- Документация по модулю Grid Search на scikit-learn.org
- Подробнее о логистической регрессии и предсказании вероятностей с ее помощью;
- Семинары по выбору моделей и критериев качества.
- Подробнее о градиентах и градиентном спуске;
- Методичка по методам спуска и градиентам;
- Объяснение градиента (видео) от Andrej Karpathy, отрывок из лекции курса CS231n.
- Подробнее о градиентном бустинге и особенностях его применения к деревьям;
- Ещё о выводе градиентного бустинга для регрессии и классификации.
- Soft K-means – коротко, строго и одновременно понятно.
- Вывод SVM - Заметки оригинального стэнфордского курса Andrew Ng;
- Метод опорных векторов.
- Лекции по искусственным нейронным сетям — К. В. Воронцов;
- Deep Learning - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville (2016);
- Neural Networks and Deep Learning – ещё одна бесплатная онлайн-книга.