Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python» на Stepik
990 ₽

Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python ★ 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 «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Учеников на курсе 9
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Количество уроков 50
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Количество квизов 360
Задачи с кодом в курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Количество задач с кодом 20
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Стоимость курса 990 ₽ —
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python» 15 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python» 50 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python» 360 тестов Задачи в курсе «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python» 20 задач Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python» 7 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver L-BFGS-B. Sklearn. Data Science. Python» обн. 22 мая 2026

1. Введение

3 урока
Открытый
1.1 Регламент взаимодействия ↗
1
0
2м 52с
1
Открытый
1.2 Обзор курса ↗
1
1
2м 53с
1
Открытый
1.3 Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗
1
1
1м 33с
0

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

3 урока
Открытый
2.1 Введение в алгоритм L-BFGS-B ↗
1
0
4м 14с
0
Закрытый
2.2 Реверс-инжиниринг исходников scikit-learn ↗
1
1
7м 18с
0
Закрытый
2.3 Введение в Newton. Quasi-Newton. BFGS. LBFGS. LBFGSB ↗
1
1
3м 27с
0

3. Глава 2. Сравнение градиентного спуска и метода Ньютона

1 урок
Закрытый
3.1 Анализ графиков схождения алгоритмов.Ньютон VS Градиентный спуск ↗
1
0
8м 5с
0

4. Глава 3. Методы второго порядка

1 урок
Закрытый
4.1 Что видит Ньютон? ↗
1
0
3м 58с
0

5. Глава 4. Условная и безусловная оптимизация

1 урок
Закрытый
5.1 Условная и безусловная оптимизация ↗
1
0
4м 4с
0

6. Глава 5. Линейная аппроксимация и Тейлор 1 порядка

4 урока
Закрытый
6.1 Процедура градиентного спуска ↗
1
1
2м 14с
0
Закрытый
6.2 Уравнение касательной ↗
1
0
10м 17с
0
Закрытый
6.3 Линейная аппроксимация. ↗
1
0
3м 29с
0
Закрытый
6.4 Разложение в ряд Тейлора первого порядка ↗
1
0
4м 19с
0

7. Глава 6. Квадратичная аппроксимация и Тейлор 2 порядка

4 урока
Закрытый
7.1 Первый и второй порядок. Гессиан. ↗
1
0
4м 15с
0
Закрытый
7.2 Квадратичная аппроксимация. Ряд Тейлора второго порядка ↗
1
0
5м 28с
0
Закрытый
7.3 Общая формула Тейлора и Маклорена ↗
1
1
16м 34с
-1
Закрытый
7.4 Остаточный член. Радиус сходимости. ↗
1
0
4м 19с
0

8. Глава 7. Аппроксимация полином высокой степени VS ряд Тейлора

2 урока
Закрытый
8.1 Геометрический смысл: Аппроксимация полиномом vs рядом тейлора ↗
1
1
9м 28с
0
Закрытый
8.2 Аналитический смысл: Аппроксимация полиномом vs рядом тейлора ↗
1
0
7м 12с
-1

9. Глава 8. Метод Ньютона

8 уроков
Закрытый
9.1 Как шагают методы первого и второго порядка? ↗
1
1
4м 19с
0
Закрытый
9.2 Сравнение градиентного спуска и метода Ньютона ↗
1
1
3м 43с
0
Закрытый
9.3 Зачем вообще аппроксимировать? ↗
1
1
5м 23с
0
Закрытый
9.4 Выпуклая и невыпуклая оптимизация. Гессиан. ↗
1
1
7м 34с
0
Закрытый
9.5 Алгоритм Ньютона ↗
1
1
4м 10с
0
Закрытый
9.6 Пример на линейной регрессии ↗
1
1
2м 20с
0
Закрытый
9.7 Теорема Клеро. Смешенная производная. LOSS второго порядка. ↗
1
1
7м 47с
0
Закрытый
9.8 Аффинная инвариантность: Преимущества и Проклятие Размерности ↗
1
1
6м 46с
0

10. Глава 9. BFGS (Квазиньютоновские методы)

9 уроков
Закрытый
10.1 Метод касательной (Ньютона) ↗
1
1
2м 21с
0
Закрытый
10.2 Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm. BFGS ↗
1
1
1м 57с
0
Закрытый
10.3 Метод секущих ↗
1
1
10м 55с
0
Закрытый
10.4 BFGS: Уравнение секущей. Bs = y ↗
1
1
5м 13с
0
Закрытый
10.5 BFGS: Разбор условий для уравнения секущей. Bs = y ↗
1
1
3м 10с
0
Закрытый
10.6 Аналитический разбор: Уравнение секущей ↗
1
1
9м 21с
0
Закрытый
10.7 Формула Шермана-Моррисона-Вудбери (Обновление обратной матрицы) ↗
1
1
4м 15с
0
Закрытый
10.8 Линейный поиск (Line Search) и Условия Вольфе(Армихо и Кривизны) ↗
1
1
17м 15с
0
Закрытый
10.9 Анализ графиков Newton vs BFGS ↗
1
1
5м 22с
0

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

3 урока
Закрытый
11.1 Идея алгоритма LBFGS ↗
1
1
3м 33с
0
Закрытый
11.2 Реверс-инжиниринг: Скользящее окно памяти. Двухцикловая рекурсия ↗
1
1
14м 54с
0
Закрытый
11.3 Сравнительная таблица. Анализ сложности. ↗
1
1
4м 54с
0

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

3 урока
Закрытый
12.1 Идея алгоритма L-BFGS-B (Limited-memory BFGS with Bound) ↗
1
1
4м 21с
0
Закрытый
12.2 Точка Коши. Мин. в подпространстве. Active set vs Free set ↗
1
1
14м 40с
0
Закрытый
12.3 Сравнительная таблица. Анализ сложности. ↗
1
1
3м 12с
0

13. Если вам понравился курс...

1 урок
Закрытый
13.1 ...то... ↗
0
0
-
0

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

1 урок
Открытый
14.1 Data Science Bootcamp.IT-Сообщество.Машинное обучение(ML) ↗
0
0
3м 51с
1

15. Сопряжённые градиенты

1 урок
Закрытый
15.1 Сопряжённые градиенты ↗
0
0
-
0