Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python» на Stepik
990 ₽

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

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python» 10 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python» 36 уроков Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python» 240 тестов Задачи в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python» 9 задач Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python» 5 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python» обн. 27 июля 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