Курс на Stepik
Обложка курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML» на Stepik
299 ₽

1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML ★ 4.500

Открыть на
STEPIK.ORG

Линейная регрессия — это умный способ предсказывать числа: доход кафе, цену квартиры, число гостей. Но обычно её объясняют скучными формулами и сложной математикой. Мы сделали иначе. Никаких страшных производных и матриц. Только живые примеры (кафе, горы, блины), понятные аналогии и пошаговое объяснение того, как работает градиентный спуск и функция ошибки.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Учеников на курсе 6
Сертификаты, выданные на курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Сертификатов выдано 2
Отзывы о курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Рейтинг курса 4.500
Уроки в курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Количество уроков 10
Тесты в курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Количество квизов 18
Стоимость курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Стоимость курса 299 ₽ —
Обновления курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Обновления курса — —
Дата публикации курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML» 5 разделов Уроки в курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML» 10 уроков Тесты в курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML» 18 тестов Последнее обновление курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML» обн. 21 апреля 2026

1. Что такое регрессия и зачем она нужна

2 урока
Закрытый
1.1 Мир, полный чисел: знакомство с задачей линейной регрессии ↗
5
4
-
0
Открытый
1.2 Интерпретация линии: что значит наклон и сдвиг ↗
4
4
-
0

2. Как обучается линейная регрессия

2 урока
Закрытый
2.1 Что значит «лучшая линия» и как её найти ↗
4
4
-
0
Закрытый
2.2 Функции ошибок: как измерять качество модели ↗
4
3
-
0

3. Градиентный спуск — сердце обучения

2 урока
Закрытый
3.1 Градиентный спуск: интуиция без боли ↗
3
3
-
0
Закрытый
3.2 Градиентный спуск шаг за шагом: как это работает внутри ↗
3
3
-
0

4. Многомерная и полиномиальная регрессия

2 урока
Закрытый
4.1 Когда факторов много: многомерная регрессия ↗
3
3
-
0
Закрытый
4.2 Когда одной линии мало: полиномиальная регрессия ↗
3
3
-
0

5. Итог: как работает обучение линейной регрессии

2 урока
Закрытый
5.1 Полный алгоритм обучения: от данных до готовой модели ↗
3
3
-
0
Закрытый
5.2 Интерпретация модели и здравый смысл ↗
3
3
-
0