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

1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML 4.667

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 12
Сертификаты, выданные на курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Сертификатов выдано 6
Отзывы о курсе «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Рейтинг курса 4.667
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
Время прохождения курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML»Время прохождения курса
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 Время прохождения курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML» 0 ч. Последнее обновление курса «1/9. Линейная регрессия: первый алгоритм ML» обн. 21 апреля 2026

Что такое регрессия и зачем она нужна

2 урока
1. Мир, полный чисел: знакомство с задачей линейной регрессии
2. Интерпретация линии: что значит наклон и сдвиг

Как обучается линейная регрессия

2 урока
1. Что значит «лучшая линия» и как её найти
2. Функции ошибок: как измерять качество модели

Градиентный спуск — сердце обучения

2 урока
1. Градиентный спуск: интуиция без боли
2. Градиентный спуск шаг за шагом: как это работает внутри

Многомерная и полиномиальная регрессия

2 урока
1. Когда факторов много: многомерная регрессия
2. Когда одной линии мало: полиномиальная регрессия

Итог: как работает обучение линейной регрессии

2 урока
1. Полный алгоритм обучения: от данных до готовой модели
2. Интерпретация модели и здравый смысл