| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.2 Степени и их свойства.mp4 |
132.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.2 Основные операции с дробями.mp4 |
76.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.3 Разбор практики.mp4 |
9.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.4 Раскрытие скобок.mp4 |
52.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.5 Разбор практики.mp4 |
6.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.6 Приведение подобных слагаемых.mp4 |
27.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.7 Разбор практики.mp4 |
15.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.8 Работа с математическими формулами в Python.mp4 |
53 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.9 Домашняя работа.mp4 |
5.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.1 Введение/Инструкция_по_установке_Anaconda.pdf |
109 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.2 Основные операции с дробями/Math_practice_fractions-1.pdf |
44 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.3 Разбор практики/Math_practice_fractions_answers-1_.pdf |
53 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.4 Раскрытие скобок/Math_practice_fractions-2.pdf |
62 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.5 Разбор практики/Math_practice_fractions_answers-2.pdf |
66 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.6 Приведение подобных слагаемых/Math_practice_fractions-3.pdf |
53 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.7 Разбор практики/Math_practice_fractions_answers-3.pdf |
61 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.9 Домашняя работа/Math_practice_fractions_HW.docx |
9 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.1 Введение.mp4 |
34.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/1.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования/1.1 Введение.mp4 |
31.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.3 Корни и их свойства.mp4 |
58.2 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.4 Логарифмы и их свойства.mp4 |
65.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.5 Дополнительные объекты и обозначения.mp4 |
54 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.6 Заключение.mp4 |
3.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.7 Домашняя работа.mp4 |
3.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.2 Степени и их свойства/Степени_и_их_свойства._Практика.pdf |
89 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.2 Степени и их свойства/Степени_и_их_свойства._Решение_практики.pdf |
90 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.3 Корни и их свойства/Корни_и_их_свойства._Практика.pdf |
108 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.3 Корни и их свойства/Корни_и_их_свойства._Решение_практики.pdf |
110 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.4 Логарифмы и их свойства/Логарифмы_и_их_свойства._Практика.pdf |
87 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.4 Логарифмы и их свойства/Логарифмы_и_их_свойства._Решение.pdf |
88 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/2.Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты/2.7 Домашняя работа/Домашнее_задание.pdf |
242 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.1 Введение.mp4 |
5.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.2 Понятие функции. Построение графиков функций с помощью SymPy.mp4 |
55 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.3 Виды и свойства функций.mp4 |
37.5 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.4 Элементарные функции и их свойства.mp4 |
123.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.5 Исследование параболы с помощью SymPy.mp4 |
62.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.6 Разбор практики.mp4 |
10.2 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.7 Дополнительный функционал SymPy для исследования функций.mp4 |
44.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.8 Разбор практики.mp4 |
12.5 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.9 Домашняя работа.mp4 |
13 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.2 Понятие функции. Построение графиков функций с помощью SymPy/1.tif |
61 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.2 Понятие функции. Построение графиков функций с помощью SymPy/practice_les_2.ipynb |
2 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.2 Понятие функции. Построение графиков функций с помощью SymPy/practice_les_2.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.3 Виды и свойства функций/1.tif |
162 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.3 Виды и свойства функций/practice_les_2_answers.ipynb |
66 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.3 Виды и свойства функций/practice_les_2_answers.py |
2 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.5 Исследование параболы с помощью SymPy/1.tif |
239 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.5 Исследование параболы с помощью SymPy/practice_les_5.ipynb |
6 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.5 Исследование параболы с помощью SymPy/practice_les_5.py |
4 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.6 Разбор практики/1.tif |
488 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.6 Разбор практики/practice_les_5_answers.ipynb |
46 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.6 Разбор практики/practice_les_5_answers.py |
6 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.7 Дополнительный функционал SymPy для исследования функций/1.tif |
36 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.7 Дополнительный функционал SymPy для исследования функций/practice_les_6.ipynb |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.7 Дополнительный функционал SymPy для исследования функций/practice_les_6.py |
768 B |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.8 Разбор практики/1.tif |
171 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.8 Разбор практики/practice_les_6_answers.ipynb |
23 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.8 Разбор практики/practice_les_6_answers.py |
3 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.9 Домашняя работа/module4_hw_.ipynb |
3 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/3.Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики/3.9 Домашняя работа/Подсказка.txt |
241 B |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.1 Интро.mp4 |
31.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.2 Полиномы и интерполяция.mp4 |
84.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.3 Разбор практики.mp4 |
5.2 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.4 Свойства коэффициентов квадратичной функции.mp4 |
37.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.5 Разбор практики.mp4 |
9.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.6 Свойства коэффициентов кубической функции.mp4 |
22.5 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.7 Разбор практики.mp4 |
5.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.8 Нахождение коэффициентов полиномов аналитически.mp4 |
60.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.9 Разбор практики.mp4 |
37.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.10 Недостатки интерполяции.mp4 |
27.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.2 Полиномы и интерполяция/4.2_Практика.pdf |
35 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.3 Разбор практики/4.3_Решение_практики.pdf |
49 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.4 Свойства коэффициентов квадратичной функции/1.tif |
136 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.4 Свойства коэффициентов квадратичной функции/Свойства_коэффициентов_квадратичной_функции_Практика.ipynb |
9 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.4 Свойства коэффициентов квадратичной функции/свойства_коэффициентов_квадратичной_функции_практика.py |
3 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.5 Разбор практики/1.tif |
115 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.5 Разбор практики/Свойства_коэффициентов_квадратичной_функции_Решение_практики.ipynb |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.5 Разбор практики/свойства_коэффициентов_квадратичной_функции_решение_практики.py |
3 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.6 Свойства коэффициентов кубической функции/1.tif |
123 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.6 Свойства коэффициентов кубической функции/Свойства_коэффициентов_кубической_функции_Практика.ipynb |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.6 Свойства коэффициентов кубической функции/свойства_коэффициентов_кубической_функции_практика.py |
3 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.7 Разбор практики/1.tif |
108 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.7 Разбор практики/Свойства_коэффициентов_кубической_функции_Решение_практики.ipynb |
6 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.7 Разбор практики/свойства_коэффициентов_кубической_функции_решение_практики.py |
3 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.8 Нахождение коэффициентов полиномов аналитически/1.tif |
41 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.8 Нахождение коэффициентов полиномов аналитически/Нахождение_коэффициентов_полиномов_аналитически_Практика.ipynb |
2 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.8 Нахождение коэффициентов полиномов аналитически/нахождение_коэффициентов_полиномов_аналитически_практика.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.9 Разбор практики/1.tif |
280 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.9 Разбор практики/Нахождение_коэффициентов_полиномов_аналитически_Решение_практики.ipynb |
57 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.9 Разбор практики/нахождение_коэффициентов_полиномов_аналитически_решение_практики.py |
4 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.11 Домашняя работа/1.tif |
50 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.11 Домашняя работа/Преобразования_функций_и_полиномы_Домашнее_задание.ipynb |
2 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/4.ML. Интерполяция и полиномы/4.11 Домашняя работа/преобразования_функций_и_полиномы_домашнее_задание.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.1 Введение.mp4 |
46.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.2 Функция потерь.mp4 |
85.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.3 Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево.mp4 |
84.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия.mp4 |
65.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.5 ML как решение задачи аппроксимации.mp4 |
10 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.1 Введение/1.tif |
113 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.1 Введение/5_1_Введение.ipynb |
54 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.1 Введение/5_1_введение.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.2 Функция потерь/5.2_Функция_потерь._Практика._Ответ.pdf |
51 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.2 Функция потерь/5.2_Функция_потерь._Практика_.pdf |
52 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.3 Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево/Код к уроку/5_3_Преобразования_функций_Сдвиги_вправо_и_влево.ipynb |
49 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.3 Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево/Код к уроку/5_3_преобразования_функций_сдвиги_вправо_и_влево.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.3 Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево/Практическое задание/1.tif |
115 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.3 Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево/Практическое задание/5_3_Преобразования_функций_Сдвиги_вправо_и_влево_Практика.ipynb |
29 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.3 Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево/Практическое задание/5_3_преобразования_функций_сдвиги_вправо_и_влево_практика.py |
2 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия/Код к уроку/1.tif |
87 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия/Код к уроку/5_4_Преобразования_функций_Растяжения_и_сжатия.ipynb |
41 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия/Код к уроку/5_4_преобразования_функций_растяжения_и_сжатия.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия/Практическое задание/1.tif |
115 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия/Практическое задание/5_4_Преобразования_функций_Растяжения_и_сжатия_Практика.ipynb |
34 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.4 Преобразования функций. Растяжения и сжатия/Практическое задание/5_4_преобразования_функций_растяжения_и_сжатия_практика.py |
2 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.6 Домашняя работа/1.tif |
267 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.6 Домашняя работа/Аппроксимация_и_преобразования_функций_Домашнее_задание.ipynb |
64 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/5.ML. Аппроксимация и преобразования функций/5.6 Домашняя работа/аппроксимация_и_преобразования_функций_домашнее_задание.py |
4 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.1 Введение.mp4 |
23.6 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.2 Понятие производной.mp4 |
57.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.3 Разбор практики.mp4 |
18.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.4 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1).mp4 |
63.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.5 Разбор практики.mp4 |
17.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.6 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 2).mp4 |
85.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.7 Разбор практики.mp4 |
14.6 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.8 Сигмоида и еще несколько правил вычисления производных.mp4 |
75.6 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.1 Введение/1.tif |
99 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.1 Введение/7_1_Введение.ipynb |
48 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.1 Введение/7_1_введение.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.2 Понятие производной/Урок 2. Понятие производной. Практика.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.3 Разбор практики/Урок 2. Понятие производной. Решение практики.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.4 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1)/Код к уроку/1.tif |
64 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.4 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1)/Код к уроку/7_4_Техники_нахождения_производных.ipynb |
50 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.4 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1)/Код к уроку/7_4_техники_нахождения_производных.py |
590 B |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.4 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1)/Практическое задание/Урок 4. Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1). Практика.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.5 Разбор практики/Урок 4. Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 1). Решение практики.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.6 Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 2)/Урок 6. Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 2). Практика.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.7 Разбор практики/Урок 6. Минимум MSE и техники вычисления производных (часть 2). Решение практики.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/6.ML. Аппроксимация и производные/6.9 Домашняя работа/Модуль 6. Аппроксимация и производные. Домашнее задание.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.1 Введение.mp4 |
28.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.2 Определение функции нескольких переменных.mp4 |
82.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.3 Графики функции нескольких переменных.mp4 |
53.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.4 Нули функции нескольких переменных.mp4 |
57.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.5 Декартова система координат и гиперплоскость.mp4 |
44.5 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.6 Заключение.mp4 |
4.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.7 Домашняя работа.mp4 |
4.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.1 Введение/7.1 Введение.ipynb |
45 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.2 Определение функции нескольких переменных/7.2 Определение функции нескольких переменных.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.3 Графики функции нескольких переменных/7.2 Определение функции нескольких переменных. Решение практики.docx |
72 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.3 Графики функции нескольких переменных/7.3 Графики функции нескольких переменных.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.3 Графики функции нескольких переменных/7.3 Графики функции нескольких переменных.ipynb |
281 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.4 Нули функции нескольких переменных/7.3 Графики функции нескольких переменных. Решение практики.ipynb |
249 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.4 Нули функции нескольких переменных/7.4 Нули функции нескольких переменных.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.4 Нули функции нескольких переменных/7.4 Нули функции нескольких переменных.ipynb |
214 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.5 Декартова система координат и гиперплоскость/7.4 Нули функции нескольких переменных. Решение практики.ipynb |
335 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.5 Декартова система координат и гиперплоскость/7.5 Декартова система координат и гиперплоскость.ipynb |
120 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/7.ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики/7.7 Домашняя работа/Функции нескольких переменных, их свойства и графики. Домашнее задание.ipynb |
44 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.1 Введение.mp4 |
33.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.2 Задача аппроксимации функцией многих переменных.mp4 |
79.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.3 Техника нахождения частных производных.mp4 |
42.5 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.4 Частные производные и минимизация MSE (часть 1).mp4 |
57.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.5 Частные производные и минимизация MSE (часть 2).mp4 |
56.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.6 Нахождение производных с помощью sympy.mp4 |
35.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.1 Введение/8.1 Введение.ipynb |
95 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.2 Задача аппроксимации функцией многих переменных/8.2 Задача аппроксимации функцией многих переменных.ipynb |
17 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.2 Задача аппроксимации функцией многих переменных/Урок 2. Задача аппроксимации функцией многих переменных. Практика.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.3 Техника нахождения частных производных/Урок 2. Задача аппроксимации функцией многих переменных. Практика. Ответы.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.3 Техника нахождения частных производных/Урок 3. Техника нахождения частных производных. Практика.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.4 Частные производные и минимизация MSE (часть 1)/Урок 3. Техника нахождения частных производных. Практика. Ответы..docx |
68 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.4 Частные производные и минимизация MSE (часть 1)/Урок 4. Частные производные и минимизация MSE (часть 1). Практика..docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.5 Частные производные и минимизация MSE (часть 2)/8.5 Частные производные и минимизация MSE.ipynb |
5 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.5 Частные производные и минимизация MSE (часть 2)/Урок 4. Частные производные и минимизация MSE (часть 1). Практика. Ответы..docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.5 Частные производные и минимизация MSE (часть 2)/Урок 5. Частные производные и минимизация MSE (часть 2). Практика.docx |
8 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.6 Нахождение производных с помощью sympy/8.6 Нахождение производных с помощью sympy.ipynb |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/8.ML. Частные производные функции нескольких переменных/8.7 Домашняя работа/Частные производные функции нескольких переменных. Домашнее задание.docx |
8 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.1 Введение.mp4 |
49.3 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.2 Вектора как описания объектов и их признаков.mp4 |
63.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.3 Скалярное произведение векторов и линейная модель.mp4 |
96.5 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.4 Геометрическая интерпретация вектора.mp4 |
35.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.5 Вектор функций и градиент.mp4 |
83.2 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.1 Введение/1.tif |
185 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.1 Введение/9_1_Введение.ipynb |
20 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.1 Введение/9_1_введение.py |
2 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.2 Вектора как описания объектов и их признаков/Урок 2. Практика.docx |
190 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.3 Скалярное произведение векторов и линейная модель/Урок 2. Практика. Ответы.docx |
307 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.3 Скалярное произведение векторов и линейная модель/Урок 3. Практика.docx |
96 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.4 Геометрическая интерпретация вектора/Урок 3. Практика. Ответы.docx |
139 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.4 Геометрическая интерпретация вектора/Урок 4. Практика.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/9.ML. Вектора и Матрицы. Градиент/9.6 Домашняя работа/Домашнее задание.docx |
61 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.1 Введение.mp4 |
82.5 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.2 Задача аппроксимации как система линейных уравнений.mp4 |
115.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.3 Представление СЛАУ в виде матричного уравнения.mp4 |
90.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.4 Решение СЛАУ с помощью sympy.mp4 |
65.8 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.5 Переопределенные СЛАУ.mp4 |
70.9 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.1 Введение/1.tif |
57 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.1 Введение/10_1_Введение.ipynb |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.2 Задача аппроксимации как система линейных уравнений/Урок 2. Практика.docx |
66 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.3 Представление СЛАУ в виде матричного уравнения/Урок 2. Ответы.docx |
106 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.3 Представление СЛАУ в виде матричного уравнения/Урок 3. Практика.docx |
130 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.4 Решение СЛАУ с помощью sympy/1.tif |
89 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.4 Решение СЛАУ с помощью sympy/10_4_Решение_СЛАУ_с_помощью_sympy.ipynb |
11 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.4 Решение СЛАУ с помощью sympy/Урок 3. Ответы.docx |
210 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.4 Решение СЛАУ с помощью sympy/Урок 4. Практика.docx |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.5 Переопределенные СЛАУ/1.tif |
54 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.5 Переопределенные СЛАУ/10_5_Переопределенные_СЛАУ.ipynb |
6 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.5 Переопределенные СЛАУ/10_5_переопределенные_слау.py |
846 B |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/10.ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений/10.6 Домашняя работа/Модуль 10. Домашнее задание.docx |
173 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.1 Введение.mp4 |
36.4 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.2 Решение задачи аппроксимации с помощью матриц.mp4 |
64.6 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.3 Детерминант и нахождение обратных матриц (часть 1).mp4 |
78.7 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.4 Детерминант и нахождение обратных матриц (часть 2).mp4 |
65.6 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.5 Псевдообратная матрица.mp4 |
41.1 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.6 Заключение.mp4 |
9.2 MB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.1 Введение/1.tif |
77 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.1 Введение/11_1_Введение.ipynb |
7 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.1 Введение/11_1_введение.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.2 Решение задачи аппроксимации с помощью матриц/Урок 2. Практика.docx |
92 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.3 Детерминант и нахождение обратных матриц (часть 1)/Урок 2. Практика. Ответы.docx |
82 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.3 Детерминант и нахождение обратных матриц (часть 1)/Урок 3. Практика.docx |
105 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.4 Детерминант и нахождение обратных матриц (часть 2)/Урок 4. Практика.docx |
95 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.5 Псевдообратная матрица/1.tif |
140 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.5 Псевдообратная матрица/11_5_Псевдообратная_матрица.ipynb |
11 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.5 Псевдообратная матрица/11_5_псевдообратная_матрица.py |
1 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.6 Заключение/Схема курса.pdf |
631 KB |
| SkillBox - Основы математики для Data Science/11.Задача аппроксимации как матричное уравнение/11.7 Домашняя работа/Домашнее задание.docx |
99 KB |
Magnet link
