Książka Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman The Elements of Statistical Learning

Redukcja wymiaru:

• Ali Ghodsi Tutorial
• C.O.S. Sorzano, J. Vargas, A. Pascual‐Montano, A survey of dimensionality reduction techniques. pdf, przegląd technik.
• Imola K. Fodor, A survey of dimension reduction techniques pdf przegląd technik.
• B. Tang, X. Luo, M. I. Heywood, M. Shepherd, A Comparative Study of Dimension Reduction Techniques for Document Clustering pdf, wyniki doświadzczalne.

Ukryte modele Markowa

• C. Manning, H. Schultze, Markov models pdf, rozdział książki Ukryte modele Markowa, algorytmy.
• Wprowadzenie dla biologów
• Tapas Kanungo, Hidden Markov Models Hidden Markov Models
• Moja notka o algorytmie EM
• L. R. Welch Hidden Markov Models and the Baum-Welch Algorithm

Suppot vector machines (maszyny wektorów nośnych) i kernele:

• Thomas Hofmann, Bernhard Schoelkopf and Alexander J. Smola Kernel Methods in Machine Learning obszerne wprowadzenie, 53 s.
• Pai-Hsuen Chen, Chih-Jen Lin, and Bernhard Schoelkopf A Tutorial on v-Support Vector Machines
• Nello Cristianini Tutorial
• Wikipedia

Sieci neuronowe:

• S. Haykin Neural Networks and Learning Machines
• Michael A. Nielsen Neural Networks and Deep Learning
• I. Sutskever Training Recurrent Neural Networks praca doktorska