1. Методы многоклассовой классификации бинарными классификаторами --- подходы один против всех, каждый против каждого.
2. Разложение среднеквадратичной ошибки на смещение и дисперсию.
4. Бэггинг и случайный лес.
5. Алгоритм градиентного бустинга.
6. Взаимная информация.
7. Алгоритм последовательного отбора признаков
8. ЕМ-алгоритм в общем случае.
9. Генеративный процесс порождения коллекции тематической моделью pLSA и LDA.
10. Кластеризация методом К-средних. Иерархическая кластеризация сверху вних.
11. Аггломеративная кластеризация.
12. Кластеризация DB-scan.
13. Оценка качества кластеризации - коэффициент силуэта и индекс Калинского.
14. Многослойный персептрон. Основные ф-ции активации. Активации выходного слоя для задач регрессии и классификации. Автокодировщик.
15. Алгоритмы многомерного шкалирования и Isomap.
16. Алгоритмы user-user и item-item для коллаборативной фильтрации. Какой из них применим в онлайн режиме?
