Основы математики для Data Science
Содержимое курса
Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.
Функции одной переменной, их свойства и графики.
Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.
Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.
Аппроксимация и работа с производными.
Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
Частные производные функции нескольких переменных.
Векторы и матрицы. Градиент.
Линейная регрессия и системы линейных уравнений.
Разложения матриц. Собственные векторы и значения.
Оценки и отзывы студентов
Пока нет отзыва