Как измерять качество классификации, регрессии и ранжирования: матрица ошибок, кривые, вероятности, ошибки прогноза и метрики выдачи.

Как устроены классические модели: постановка задачи, оптимизация, линейные модели, деревья, ансамбли и снижение размерности.