Описание:Рассматриваются алгоритмы и структуры данных, в основном связанные с классическими методами машинного обучения, такими как вычисление параметров линейной регрессии, алгоритмы работы с массивами и матрицами (вычисление псевдообратной матрицы Мура-Пенроуза, сингулярное разложение матрицы и т.п.), алгоритмы минимизации функций (метод сопряженных градиентов, методы градиентного спуска), метод опорных векторов и его ядровый вариант, основанный на теореме Куна-Такера, линейное и квадратичное программирование, метод главных компонент. Все алгоритмы иллюстрируются программами на языке Python.