| 1 | Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar I | [1] s. 14-56 |
| 2 | Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar II | [3] s. 18-34 |
| 3 | Doğrusal ve Çoklu Doğrusal Regresyon | [2] s. 70-105; [3] s. 41-63 |
| 4 | Doğrusal Olmayan Regresyonda k-En Yakın Komşu Algoritması | [2] s. 75-97; [4] s. 6-34 |
| 5 | Doğrusal Olmayan Regresyon için Destek Vektör Makineleri | [4] s. 57-105 |
| 6 | Doğrusal Olmayan Regresyon için Yapay Sinir Ağları | [4] s. 124-156 |
| 7 | Doğrusal Olmayan Regresyon için CART Analizi | [4] s. 165-194 |
| 8 | Doğrusal Olmayan Regresyon için Rassal Orman Algoritması | [4] s. 201-218 |
| 9 | Sınıflandırma için k- En Yakın Komşu Algoritması | [3] s. 72-86 |
| 10 | Sınıflandırma için Destek Vektör MakineleriBDN | [3] s. 88-102 |
| 11 | Sınıflandırma için Yapay Sinir Ağları | [3] s. 111-133 |
| 12 | Sınıflandırma için CART Analizi | [3] s. 137-160 |
| 13 | Sınıflandırma için Rassal Orman Algoritması | [3] s. 180-194 |
| 14 | Denetimsiz Öğrenme: k- Means Kümeleme Algoritması | [1] s. 65-84; [5] s 15-44 |