Дмитрий Демидов

1. Математика. В основном линейная алгебра, как уже сказали. Но если с азов хотите начинать, то и теория вероятности со статистикой не лишние будут
2. Основы Python и/или R
3. Основы БД. Без этого никуда. Машинное обучение на 70-80 % про обработку данных и только на 20 про алгоритмы
4. Основы предметной области, в которой хотите применять МО

Для учебы можете линейную регрессию взять. Она как раз предсказывает (классифицирует логистическая).

Яндекс недавно выложил на Хабре свои лекции по машинному обучению. Начал смотреть – более фундаментальный подход, чем у Эндрю (его курс тоже с интересом прошел).

Насчет читать, я, например, сразу после курса взялся за building ml systems with Python.

Очень подробная книга и с языком сразу.

согласен с Вами по поводу упрощенного начала.
хотя мне, например, как человеку далекому от таких вещей — самое то. ждем, что будет дальше.
как бы то ни было — отличная возможность подтянуть английский с двойной пользой.
кстати, может кто-нибудь знает, ведется где-нибудь русский перевод лекций? есть желание помочь.