Rozdział 1: Uczenie na drzewach decyzyjnych

Rozdział 2: Błąd generalizacji, walidacja krzyżowa, ensembling

Rozdział 3: Bagging i lasy losowe

Rozdział 4: AdaBoost i Gradient Boosting

Rozdział 5: Dostrajanie modelu