Наткнулся тут на просторах интернета на "Super VIP Cheatsheet: Machine Learning" от ребят из Stanford University.
Я бы описал его так: оочень краткий конспект некоторых основных тем в ML с самыми важными формулами и наглядными иллюстрациями.
Некоторые темы раскрыты прям круто: функции потерь, град. спуск, регрессии, обучение без учителя, метрики. А вот про деревянные модели рассказали как-то не очень подробно.
Кроме того, в конце есть блок "Refreshers", который покрывает, как мне кажется, очень большую часть базовой математической теории, которая используется в алгоритмах.
Для тех кто не любит большие книжки - там всего 16 страниц! Прям самое то на полистать и вспомнить формулы перед собеседованием.
#книжки