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 ★ 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 Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python»Учеников на курсе 18
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python»Сертификатов выдано 4
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Solver Sparse_cg. Sklearn.Data Science. Python»Рейтинг курса 0.000
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. 19 мая 2026

1. Введение

3 урока
Открытый
1.1 Регламент взаимодействия ↗
17
2
2м 11с
1
Открытый
1.2 Обзор курса ↗
12
12
2м 24с
1
Открытый
1.3 Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗
22
22
1м 33с
0

2. Глава1. Обзор метода CG

3 урока
Открытый
2.1 Введение в метод сопряжённых градиентов ↗
76
1
5м 42с
0
Закрытый
2.2 Реверс-инжиниринг scikit-learn ↗
4
1
7м 29с
0
Закрытый
2.3 Геометрический смысл метода сопряжённых градиентов ↗
3
0
6м 33с
0

3. Глава 2. Проекционные методы

8 уроков
Закрытый
3.1 Общий подход к построение проекционных методов ↗
4
0
4м 41с
0
Закрытый
3.2 Условия Петрова-Галёркина ↗
3
0
9м 57с
0
Закрытый
3.3 Косой и ортогональный проекционный метод ↗
2
0
2м 29с
0
Закрытый
3.4 Проекционный оператор ↗
2
0
6м 0с
0
Закрытый
3.5 Образ и ядро проектора ↗
2
0
10м 16с
0
Закрытый
3.6 Линейное многообразие. Аффинное пространство. ↗
1
0
12м 48с
-1
Закрытый
3.7 Матричные базисы ↗
1
0
4м 13с
0
Закрытый
3.8 Одномерные проекционные процессы ↗
1
0
5м 41с
-1

4. Глава 3. Краткие сведения из линейной алгебры

5 уроков
Закрытый
4.1 Пространство: Линейное, Метрическое, Нормированное, Евклидово ↗
1
1
9м 59с
0
Закрытый
4.2 Подпространство ↗
1
0
3м 34с
0
Закрытый
4.3 Матрица проектирования и базис ↗
1
0
5м 5с
0
Закрытый
4.4 Ортогональное дополнение ↗
1
0
5м 8с
0
Закрытый
4.5 Энергетическая норма (А-норма) ↗
1
0
8м 2с
0

5. Глава 4. Подпространство Крылова

3 урока
Закрытый
5.1 подпространство Крылова: Геометрический смысл ↗
1
0
12м 53с
0
Закрытый
5.2 подпространство Крылова: Алгебраический смысл ↗
2
0
10м 6с
0
Закрытый
5.3 Полиномиальная апроксимация. Теорема Камильтона-Кэли. ↗
1
0
20м 22с
0

6. Глава 5. Реверс-инжиниринг CG

6 уроков
Закрытый
6.1 Метод наискорейшего спуска(Steepest Descent) ↗
2
0
11м 33с
0
Закрытый
6.2 Сопряжённые градиенты. А-Ортогональность. ↗
1
0
13м 55с
0
Закрытый
6.3 Квадратичная форма ↗
2
1
9м 40с
0
Закрытый
6.4 Разбор алгоритма CG в python ↗
3
0
20м 23с
0
Закрытый
6.5 Предобуславливатель ↗
1
0
10м 43с
0
Закрытый
6.6 CG для нормальных систем уравнений ↗
1
0
7м 2с
0

7. Глава 6. Доказательство и Геометрия CG в подпространстве Крылова

4 урока
Закрытый
7.1 Аналитическое доказательство CG. ↗
2
0
11м 9с
0
Закрытый
7.2 Геометрическое доказательство CG и Метод Грама-Шмидта ↗
1
0
31м 56с
0
Закрытый
7.3 Геометрический смысл CG на подпространстве Крылова ↗
1
1
17м 19с
1
Закрытый
7.4 Академическое формальное доказательство ↗
1
0
27м 36с
0

8. Если вам понравился курс...

1 урок
Закрытый
8.1 ...то... ↗
3
0
-
0

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

1 урок
Открытый
9.1 Data Science Bootcamp.IT-Сообщество.Машинное обучение(ML) ↗
9
0
3м 51с
1

10. LSQR

1 урок
Закрытый
10.1 Lsqr ↗
3
3
-
0