Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.» на Stepik
4 990 ₽

Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg. ★ 5.000

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 Sparse_cg.»Учеников на курсе 19
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Сертификатов выдано 5
Отзывы о курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Количество уроков 36
Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Количество квизов 240
Задачи с кодом в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Количество задач с кодом 9
Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Стоимость курса 4 990 ₽ —
Обновления курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.» 10 разделов Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.» 36 уроков Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.» 240 тестов Задачи в курсе «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.» 9 задач Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.» 5 ч. Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Solver Sparse_cg.» обн. 1 октября 2026

Введение

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

Глава1. Обзор метода CG

3 урока
1. Введение в метод сопряжённых градиентов ↗
2. Реверс-инжиниринг scikit-learn ↗
3. Геометрический смысл метода сопряжённых градиентов ↗

Глава 2. Проекционные методы

8 уроков
1. Общий подход к построение проекционных методов ↗
2. Условия Петрова-Галёркина ↗
3. Косой и ортогональный проекционный метод ↗
4. Проекционный оператор ↗
5. Образ и ядро проектора ↗
6. Линейное многообразие. Аффинное пространство. ↗
7. Матричные базисы ↗
8. Одномерные проекционные процессы ↗

Глава 3. Краткие сведения из линейной алгебры

5 уроков
1. Пространство: Линейное, Метрическое, Нормированное, Евклидово ↗
2. Подпространство ↗
3. Матрица проектирования и базис ↗
4. Ортогональное дополнение ↗
5. Энергетическая норма (А-норма) ↗

Глава 4. Подпространство Крылова

3 урока
1. подпространство Крылова: Геометрический смысл ↗
2. подпространство Крылова: Алгебраический смысл ↗
3. Полиномиальная апроксимация. Теорема Камильтона-Кэли. ↗

Глава 5. Реверс-инжиниринг CG

6 уроков
1. Метод наискорейшего спуска(Steepest Descent) ↗
2. Сопряжённые градиенты. А-Ортогональность. ↗
3. Квадратичная форма ↗
4. Разбор алгоритма CG в python ↗
5. Предобуславливатель ↗
6. CG для нормальных систем уравнений ↗

Глава 6. Доказательство и Геометрия CG в подпространстве Крылова

4 урока
1. Аналитическое доказательство CG. ↗
2. Геометрическое доказательство CG и Метод Грама-Шмидта ↗
3. Геометрический смысл CG на подпространстве Крылова ↗
4. Академическое формальное доказательство ↗

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) ↗

LSQR

1 урок
1. Lsqr ↗