Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов: Линейная Регрессия.Валидация. Data Science
19 students
Руслан Сенаторов: Линейная Регрессия.Валидация. Data Science
Python, Scikit-learn, регрессия, классификация, метрики и практические ML-проекты для начинающих. SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Разберутся в математике линейной регрессии: производных, функции потерь и методе наименьших квадратов
- Поймут, как из функции потерь с нуля выводится формула МНК и нормальное уравнение
- Научатся применять линейную алгебру: СЛАУ, метод Крамера, матрицы и интерпретацию коэффициентов
- Научатся применять линейную алгебру: СЛАУ, метод Крамера, матрицы и интерпретацию коэффициентов
Explore related topics
Course content
3 sections • 7 lectures • 2h 2m total length
Requirements
- Курс подойдёт начинающим: знания математики и машинного обучения не требуются. Желательно знать базовый Python: переменные, списки, функции и простые вычисления. Всё необходимое по математическому анализу, линейной алгебре, МНК и линейной регрессии разбирается в курсе с нуля.
Description
Научитесь решать задачи прогнозирования с помощью линейной регрессии и правильно оценивать качество моделей машинного обучения.
В курсе вы разберетесь, как линейная регрессия находит зависимости между признаками и целевой переменной, обучается на данных и формирует прогнозы. Теоретические понятия закрепляются практическими примерами на Python с использованием pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и scikit-learn.
Вы научитесь загружать и исследовать данные, выбирать признаки, разделять выборку на обучающую и тестовую части, создавать модели линейной регрессии и анализировать результаты. Особое внимание уделяется валидации: вы узнаете, зачем нужна проверка модели на новых данных, как работает кросс-валидация и почему высокая точность на обучающей выборке не гарантирует хорошего результата на практике.
В ходе курса рассматриваются основные метрики регрессии: MAE, MSE, RMSE и коэффициент детерминации R². Вы научитесь сравнивать модели, интерпретировать коэффициенты линейной регрессии, анализировать остатки, обнаруживать переобучение и избегать утечки данных.
Курс охватывает полный цикл работы над задачей регрессии: от первоначального анализа и подготовки данных до обучения, валидации и интерпретации готовой модели.
Курс подойдет начинающим специалистам по Data Science и Machine Learning, аналитикам данных, студентам и Python-разработчикам. Желательно знать основы Python и иметь начальные навыки работы с pandas. Предыдущий опыт в машинном обучении и глубокие знания математики не требуются.
После завершения курса вы сможете самостоятельно создавать модели линейной регрессии, оценивать их качество и выбирать надежный подход к валидации. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для начинающих Python-разработчиков, студентов, аналитиков и всех, кто хочет понять линейную регрессию не как “чёрный ящик”, а через математику и реализацию на Python. Он подойдёт тем, кто изучает Data Science, машинное обучение, статистику и хочет разобраться, как выводится формула МНК, нормальное уравнение и как линейная регрессия работает внутри.