Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри Основы математики для Data Science, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум
  • Урок 1. 00:04:51
    1.1 Введение
  • Урок 2. 00:11:45
    1.2 Основные операции с дробями
  • Урок 3. 00:01:34
    1.3 Разбор практики
  • Урок 4. 00:08:09
    1.4 Раскрытие скобок
  • Урок 5. 00:01:02
    1.5 Разбор практики
  • Урок 6. 00:04:13
    1.6 Приведение подобных слагаемых
  • Урок 7. 00:02:30
    1.7 Разбор практики
  • Урок 8. 00:08:10
    1.8 Работа с математическими формулами в Python
  • Урок 9. 00:00:54
    1.9 Домашняя работа
  • Урок 10. 00:05:24
    2.1 Введение
  • Урок 11. 00:20:26
    2.2 Степени и их свойства
  • Урок 12. 00:08:59
    2.3 Корни и их свойства
  • Урок 13. 00:10:10
    2.4 Логарифмы и их свойства
  • Урок 14. 00:08:25
    2.5 Дополнительные объекты и обозначения
  • Урок 15. 00:00:34
    2.6 Заключение
  • Урок 16. 00:00:35
    2.7 Домашняя работа
  • Урок 17. 00:00:56
    3.1 Введение
  • Урок 18. 00:08:33
    3.2 Понятие функции. Построение графиков функций с помощью SymPy
  • Урок 19. 00:05:50
    3.3 Виды и свойства функций
  • Урок 20. 00:19:04
    3.4 Элементарные функции и их свойства
  • Урок 21. 00:09:35
    3.5 Исследование параболы с помощью SymPy
  • Урок 22. 00:01:36
    3.6 Разбор практики
  • Урок 23. 00:06:49
    3.7 Дополнительный функционал SymPy для исследования функций
  • Урок 24. 00:01:59
    3.8 Разбор практики
  • Урок 25. 00:02:04
    3.9 Домашняя работа
  • Урок 26. 00:04:59
    4.1 Интро
  • Урок 27. 00:04:19
    4.2 Полиномы и интерполяция
  • Урок 28. 00:13:16
    4.3 Разбор практики
  • Урок 29. 00:00:51
    4.4 Свойства коэффициентов квадратичной функции
  • Урок 30. 00:05:55
    4.5 Разбор практики
  • Урок 31. 00:01:29
    4.6 Свойства коэффициентов кубической функции
  • Урок 32. 00:03:33
    4.7 Разбор практики
  • Урок 33. 00:00:58
    4.8 Нахождение коэффициентов полиномов аналитически
  • Урок 34. 00:09:29
    4.9 Разбор практики
  • Урок 35. 00:06:02
    4.10 Недостатки интерполяции
  • Урок 36. 00:07:18
    5.1 Введение
  • Урок 37. 00:13:14
    5.2 Функция потерь
  • Урок 38. 00:13:05
    5.3 Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево
  • Урок 39. 00:10:04
    5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия
  • Урок 40. 00:01:34
    5.5 ML как решение задачи аппроксимации
  • Урок 41. 00:03:38
    6.1 Введение
  • Урок 42. 00:08:48
    6.2 Понятие производной
  • Урок 43. 00:02:50
    6.3 Разбор практики
  • Урок 44. 00:09:44
    6.4 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1)
  • Урок 45. 00:02:45
    6.5 Разбор практики
  • Урок 46. 00:13:10
    6.6 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 2)
  • Урок 47. 00:02:16
    6.7 Разбор практики
  • Урок 48. 00:11:37
    6.8 Сигмоида и еще несколько правил вычисления производных
  • Урок 49. 00:04:22
    7.1 Введение
  • Урок 50. 00:12:55
    7.2 Определение функции нескольких переменных
  • Урок 51. 00:08:14
    7.3 Графики функции нескольких переменных
  • Урок 52. 00:08:49
    7.4 Нули функции нескольких переменных
  • Урок 53. 00:06:52
    7.5 Декартова система координат и гиперплоскость
  • Урок 54. 00:00:41
    7.6 Заключение
  • Урок 55. 00:00:36
    7.7 Домашняя работа
  • Урок 56. 00:05:20
    8.1 Введение
  • Урок 57. 00:12:16
    8.2 Задача аппроксимации функцией многих переменных
  • Урок 58. 00:06:35
    8.3 Техника нахождения частных производных
  • Урок 59. 00:08:55
    8.4 Частные производные и минимизация MSE (часть 1)
  • Урок 60. 00:07:55
    8.5 Частные производные и минимизация MSE (часть 2)
  • Урок 61. 00:06:25
    8.6 Нахождение производных с помощью sympy
  • Урок 62. 00:07:47
    9.1 Введение
  • Урок 63. 00:09:59
    9.2 Вектора как описания объектов и их признаков
  • Урок 64. 00:15:03
    9.3 Скалярное произведение векторов и линейная модель
  • Урок 65. 00:05:40
    9.4 Геометрическая интерпретация вектора
  • Урок 66. 00:12:59
    9.5 Вектор функций и градиент
  • Урок 67. 00:13:51
    10.1 Введение
  • Урок 68. 00:18:37
    10.2 Задача аппроксимации как система линейных уравнений
  • Урок 69. 00:14:31
    10.3 Представление СЛАУ в виде матричного уравнения
  • Урок 70. 00:10:12
    10.4 Решение СЛАУ с помощью sympy
  • Урок 71. 00:11:21
    10.5 Переопределенные СЛАУ
  • Урок 72. 00:05:36
    11.1 Введение
  • Урок 73. 00:09:57
    11.2 Решение задачи аппроксимации с помощью матриц
  • Урок 74. 00:12:07
    11.3 Детерминант и нахождение обратных матриц (часть 1)
  • Урок 75. 00:10:06
    11.4 Детерминант и нахождение обратных матриц (часть 2)
  • Урок 76. 00:06:20
    11.5 Псевдообратная матрица
  • Урок 77. 00:01:26
    11.6 Заключение