Useful materials for self-study:

En:

1. Deep Learning book - classics. Deliveres comprehensive overview of almost all vital themes in ML and DL. Available online at https://www.deeplearningbook.org
2. New bestseller with short but informative overview of most methods in ML (pdf available on github): http://themlbook.com
3. Stanford lectures on Probability Theory: link
4. Matrix calculus notes from Stanford: link
5. Derivatives notes from Stanford: link
6. Reinforcement Learning: An introduction by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto: link

Ru:

1. Отличные лекции Жени Соколова. Читать pdf, лучше всего наиболее актуальный год: link
2. “Рукописный учебник” от студентов нашего курса на ФИВТе: link
3. Методичка Воронцова, link
4. Замечательная книжка В.Г. Спокойного про линейные оценки: link