Неплохой ресурс, по визуализации машинного обучения

Интерактивные и наглядные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения через математические формулы (есть главы про PCA, линейные модели, нейросети и др)

Что внутри?

Оптимизация (например, градиентный спуск)

Кластеризация и понижение размерности (PCA и k-means)

Линейные модели (перцептрон, логистическая регрессия)

Нейронные сети и обратное распространение ошибки

Все примеры представлены в виде Jupyter-ноутбуков с кодом и визуализациями (т.е их можно сразу запускать, модифицировать и изучать)

https://ml-visualized.com/

Источник: ml-visualized.com

Источник: ai-news.ru