Tài liệu Machine Learning cơ bản cung cấp những kiến thức nền tảng về học máy, giúp người học hiểu được nguyên lý hoạt động và các phương pháp xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo từ dữ liệu. Nội dung tài liệu giới thiệu các khái niệm cơ bản về Machine Learning, quy trình xây dựng mô hình, tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng, huấn luyện và đánh giá mô hình, cùng các nhóm thuật toán phổ biến như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học; bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính; trình bày bài toán phân cụm, một ví dụ của lớp bài toán học không giám sát.

Bài giảng "Khai phá dữ liệu", chương 2 trình bày về tiền xử lý dữ liệu với nội dung: Khái niệm, làm sạch, tích hợp, biến đổi, giảm bớt dữ liệu và tóm tắt mô tả dữ liệu.