- Введение и подготовка: Jupyter, установка библиотек, Numpy.
- Pandas.
- Визуализация данных.
- Введение в ML, линейная регрессия, валидация, grid search.
- Логистичекая регрессия, KNN, анализ ошибок и визуализация классификаторов.
- Отбор признаков.
- Деревья решений и их визуализация.