Курс на Stepik
🟥🟨🟩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 | |
 Учеников на курсе |
79 | ||||
 Сертификатов выдано |
38 | ||||
 Отзывов получено |
8 | ||||
 Рейтинг курса |
5.000 | ||||
 Количество уроков |
48 | ||||
 Количество квизов |
184 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Стоимость курса |
990 ₽ | — | |||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | easy | — | — | — | — |
Курс по МЛР просто великолепный, я порешал матрицы, вывел нормальное уравнение, куча побочных тем которые дополнили моё понимание множественной регрессии и машинного обучения в целом. Так же огромное спасибо Руслану за дополнительный материал по корреляционно-регрессионному анализу.
Курс по множественной линейной регрессии очень понравился. Материал объясняется последовательно и понятно, благодаря чему пришло полное понимание темы с нуля — как с математической, так и с практической стороны. Отдельно хочу отметить подачу и структуру курса. Большое спасибо автору, Руслану Сенаторову, за качественный и доступный курс P.S Автор дополняет курс крутыми штуками,благодаря которым он становится еще интереснее. Чего стоит только доп. задания и калибровка знаний
Спасибо Михаил, очень ценно, рад что курс понравился и подарил глубокое понимание регрессии.
Курс «Множественная регрессия в Python» - отличный баланс глубины и ясности. Особенно ценно, что формула нормального уравнения выводится с нуля, появляется понимание не только, как создать и обучить модель, но и как работает модель. Материал многогранен: от базовых понятий до практики и интерпретации. Курс проясняет множество ключевых понятий линейной алгебры и статистики, задаёт отличную базу для понимания машинного обучения в целом. Рекомендую!
Спасибо что цените вывод формул с нуля, это очень важно для меня!
Удалось осознать материалы курса. Хочется выделить две вещи: 1) Последовательность подачи материала. Всё складно и хорошо воспринимается. 2) Напоминания, объяснения как супер базовых вещей, так и более сложных.
Спасибо что цените мой труд!
Отличный курс, ещё интереснее предыдущего! Невероятно приятное ощущение, когда вроде бы давно знакомые формулы наполняются смыслом и осознанием, которого раньше не хватало. При этом весь материал подаётся максимально простым и понятным языком, так что рекомендую каждому!
Очень душевный отзыв, бальзам на душу.
мне очень понравилось как разносторонне раскрыта тема. Легко объясняется математика, если с вышматом не встречались, то все равно быстро переживете и поймете. Прикольно было узнать геометрический смысл МЛР
Я рад что геометрический смысл понравился и позволил глубже понять как работает МНК
Хороший курс. Показывает по шагам, как построить нахождение коэффициентов множественной линейной регрессии через нормальное уравнение 1. Чему научился: анализировать код в sklearn.linear_model.LinearRegression, делать свой код по нахождению коэффициентов, находить коэффициенты через СЛАУ методом Гаусса, методом Крамера 2. Что понравилось: пошаговое объяснение, объяснение операций с матрицами, метод Гаусса решения СЛАУ элегантный, есть код который можно запустить 3. что улучшить: больше хинтов к ответам
Спасибо что цените мой труд!
Отличный курс, который действительно учит с нуля! Материал подаётся последовательно и глубоко — без лишней воды. Автор не просто пробегается по верхам, а основательно разбирает все фундаментальные понятия, необходимые для понимания множественной линейной регрессии. Особенно порадовало: Подробный вывод нормального уравнения с нуля. Объяснение всех тонкостей матричного дифференцирования. Уделено внимание важным темам линейной алгебры — матрицы, определители, ранги и прочее. Вся теория закрепляется практикой на Python. Рекомендую всем, кто хочет не просто «повторить код», а действительно понять, как всё работает под капотом.
Спасибо что цените мой труд!
