Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting» на Stepik
3 990 ₽

Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting ★ 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. Underfitting&Overfitting»Учеников на курсе 26
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Сертификатов выдано 9
Отзывы о курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Количество уроков 41
Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Количество квизов 167
Задачи с кодом в курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Количество задач с кодом 12
Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Стоимость курса 3 990 ₽ —
Обновления курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting» 18 разделов Уроки в курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting» 41 урок Тесты в курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting» 167 тестов Задачи в курсе «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting» 12 задач Время прохождения курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting» 4 ч. Последнее обновление курса «Математика Data Science для врачей. Underfitting&Overfitting» обн. 1 октября 2026

Введение

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

Глава1. Анализ сфер с полиномиальной зависимостью

1 урок
1. Бизнес кейсы с полиномиальной регрессией ↗

Глава 2. Основные понятия

2 урока
1. Понятие монома (одночлен) ↗
2. Понятие полинома (многочлен) ↗

Глава 3. Моделирование и ряд Тейлора

2 урока
1. Моделирование полиномов в DESMOS ↗
2. Понятие ряд Тейлора ↗

Глава 4. Математическое обоснование формулы

1 урок
1. Выводим формулу полиномиальной регрессии с нуля. ↗

Глава 5. Реверс-инжиниринг Python кода

3 урока
1. Полиномиальные признаки:sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures ↗
2. Реверс-инжиниринг Python кода ↗
3. Улучшаем код для выбора гиперпараметра модели ↗

Глава 6. Анализ метрик

3 урока
1. Метрика MAPE ↗
2. Анализ метрик и выбор степени полинома. UNDERFITTING OVERFITTING ↗
3. Анализ графика полиномиальной регрессии ↗

Глава 7. Анализ числовых показателей регрессии

2 урока
1. Анализ коэффициентов регрессии ↗
2. Анализ графика остатков ↗

Глава 8. Введение в разложение ошибки на смещение и разброс

1 урок
1. Понятие Bias-Variance Decomposition и Tradeoff ↗

Глава 9. Bias

2 урока
1. Понятие Bias (смещение) ↗
2. Bias (смещение): математическое обоснование ↗

Глава 10. Variance

4 урока
1. Понятие variance (разброс) ↗
2. Геометрический смысл bias и variance ↗
3. Кросс-валидация (краткий обзор) ↗
4. Variance (разброс): математическое обоснование ↗

Глава 11. Noise

4 урока
1. Понятие noise (шум) ↗
2. Геометрический смысл noise ↗
3. Noise (шум): математическое обоснование ↗
4. Анализ графика: Шум как неустранимая ошибка. ↗

Глава 12. Bias Varians Decomposition (BVD)

2 урока
1. PDF. График плотности нормального распределения гаусса ↗
2. Выводим формулу с нуля. Bias varians decomposition ↗

Глава 13. model complexity и learning curves

6 уроков
1. Анализ графика model complexity ↗
2. Бритва Оккама или как выбрать гиперпараметр? ↗
3. Валидационная выборка ↗
4. Анализ кривых обучения (learning curves) ↗
5. Борьба с недообучением и переобучением ↗
6. BVD: Decision Tree, Random Forest, KNN, Логистическая, Нейросети ↗

Сплайны в задачах интерполяции и регрессионного анализа

1 урок
1. Введение в сплайновую регрессию (с реализацией в Python) ↗

Если вам понравился курс...

1 урок
1. ...то... ↗

стажировка в IT-организации и Школа Data Science

1 урок
1. стажировка в IT-организации и Школа Data Science ↗

Регуляризация

1 урок
1. Регуляризация.Гребневая регрессия ↗