Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B» на Stepik
4 990 ₽

Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

🟥🟨🟩Революция в ML.От «чёрного ящика» к полному пониманию математики машинного обучения через реверс-инжиниринг ML-модели. Вывод с нуля всех формул + Python.Меня зовут Руслан Сенаторов и в 2025 году я разработал новую систему обучения в области Data Science. Вместо традиционного "сверху вниз через теорию" мы начинаем с готовых решений в scikit-learn и разбираем их "изнутри",чтобы понять принципы работы и математику которая лежит в их основе с полного нуля.Это позволяет значительно сократить время обучения

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Учеников на курсе 10
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Сертификатов выдано 5
Отзывы о курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Количество уроков 50
Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Количество квизов 360
Задачи с кодом в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Количество задач с кодом 20
Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Стоимость курса 4 990 ₽ —
Обновления курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B» 15 разделов Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B» 50 уроков Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B» 360 тестов Задачи в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B» 20 задач Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B» 7 ч. Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Solver L-BFGS-B» обн. 1 октября 2026

Введение

3 урока
1. Регламент взаимодействия ↗
2. Обзор курса ↗
3. Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗

Глава1. Реверс-инжиниринг L-BFGS-B. Scikit-learn.

3 урока
1. Введение в алгоритм L-BFGS-B ↗
2. Реверс-инжиниринг исходников scikit-learn ↗
3. Введение в Newton. Quasi-Newton. BFGS. LBFGS. LBFGSB ↗

Глава 2. Сравнение градиентного спуска и метода Ньютона

1 урок
1. Анализ графиков схождения алгоритмов.Ньютон VS Градиентный спуск ↗

Глава 3. Методы второго порядка

1 урок
1. Что видит Ньютон? ↗

Глава 4. Условная и безусловная оптимизация

1 урок
1. Условная и безусловная оптимизация ↗

Глава 5. Линейная аппроксимация и Тейлор 1 порядка

4 урока
1. Процедура градиентного спуска ↗
2. Уравнение касательной ↗
3. Линейная аппроксимация. ↗
4. Разложение в ряд Тейлора первого порядка ↗

Глава 6. Квадратичная аппроксимация и Тейлор 2 порядка

4 урока
1. Первый и второй порядок. Гессиан. ↗
2. Квадратичная аппроксимация. Ряд Тейлора второго порядка ↗
3. Общая формула Тейлора и Маклорена ↗
4. Остаточный член. Радиус сходимости. ↗

Глава 7. Аппроксимация полином высокой степени VS ряд Тейлора

2 урока
1. Геометрический смысл: Аппроксимация полиномом vs рядом тейлора ↗
2. Аналитический смысл: Аппроксимация полиномом vs рядом тейлора ↗

Глава 8. Метод Ньютона

8 уроков
1. Как шагают методы первого и второго порядка? ↗
2. Сравнение градиентного спуска и метода Ньютона ↗
3. Зачем вообще аппроксимировать? ↗
4. Выпуклая и невыпуклая оптимизация. Гессиан. ↗
5. Алгоритм Ньютона ↗
6. Пример на линейной регрессии ↗
7. Теорема Клеро. Смешенная производная. LOSS второго порядка. ↗
8. Аффинная инвариантность: Преимущества и Проклятие Размерности ↗

Глава 9. BFGS (Квазиньютоновские методы)

9 уроков
1. Метод касательной (Ньютона) ↗
2. Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm. BFGS ↗
3. Метод секущих ↗
4. BFGS: Уравнение секущей. Bs = y ↗
5. BFGS: Разбор условий для уравнения секущей. Bs = y ↗
6. Аналитический разбор: Уравнение секущей ↗
7. Формула Шермана-Моррисона-Вудбери (Обновление обратной матрицы) ↗
8. Линейный поиск (Line Search) и Условия Вольфе(Армихо и Кривизны) ↗
9. Анализ графиков Newton vs BFGS ↗

Глава 10. Limited-memory BFGS. Quasi-Newton methods approximates

3 урока
1. Идея алгоритма LBFGS ↗
2. Реверс-инжиниринг: Скользящее окно памяти. Двухцикловая рекурсия ↗
3. Сравнительная таблица. Анализ сложности. ↗

Глава 11. L-BFGS-B.(Limited-memory BFGS with Bound constraints)

3 урока
1. Идея алгоритма L-BFGS-B (Limited-memory BFGS with Bound) ↗
2. Точка Коши. Мин. в подпространстве. Active set vs Free set ↗
3. Сравнительная таблица. Анализ сложности. ↗

Если вам понравился курс...

1 урок
1. ...то... ↗

Школа Data Science .IT-Сообщество.Машинное обучение(ML)

1 урок
1. Data Science Bootcamp.IT-Сообщество.Машинное обучение(ML) ↗

Сопряжённые градиенты

1 урок
1. Сопряжённые градиенты ↗