Скачать с ютуб Теория вероятностей: Математика для машинного обучения/Анализ данных/ в хорошем качестве

Теория вероятностей: Математика для машинного обучения/Анализ данных/

00:00:00 Введение в комбинаторику • Обсуждение важности комбинаторики для решения задач. • Пример задачи с выбором студентов для поездки. • Объяснение, как использовать сочетания для решения задачи. 00:01:31 Применение комбинаторики в задачах • Обсуждение, почему не нужно использовать перестановки. • Пример задачи с разными должностями для студентов. • Объяснение, как использовать размещения для решения задачи. 00:05:24 Важность комбинаторики в анализе данных • Комбинаторика помогает в анализе данных и моделировании. • Примеры задач, требующих комбинаторных методов. • Объяснение, почему важно понимать распределение для статистики. 00:09:25 Примеры задач и их решение • Задача с экзаменами и днями недели. • Объяснение, как использовать сочетания для решения задачи. • Обсуждение, как переставлять экзамены в разные дни. 00:12:13 Заключение • Комбинаторика важна для понимания и решения задач в анализе данных. • Примеры задач и их решения, демонстрирующие применение комбинаторики. • Важность понимания комбинаторных методов для дальнейшей работы с данными. 00:12:41 Разбиение экзаменов на дни 00:13:46 Перестановки и сочетания 00:15:19 Примеры с землекопами 00:17:05 Применение к экзаменам • Пример с экзаменами: возможность менять экзамены местами в течение дня. • Перестановки: возможность передумать и изменить экзамены местами. • Сочетания: экзамены жестко закреплены в определенном порядке. 00:18:38 Формулы и вычисления • Формула для размещений. • Пример: 8 факториал разделить на 4 факториал. • Переход к классической вероятности. 00:20:37 Классическая вероятность • Определение классической вероятности. • Примеры: вероятность до испытания и после испытания. • Примеры с генеральной выборкой и полной группой. 00:23:07 Алгебра событий • Полная группа: вероятность двух противоположных событий равна единице. • Пример: вероятность события А или события не А равна единице. 00:24:18 Заключение • Продолжение обучения Python и математике. 🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV 🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov 🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD 💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena... 💰 Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d Основные математические темы: Линейная алгебра: Векторы и матрицы Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след) Собственные значения и собственные векторы Обратные матрицы Разложения (QR-разложение, SVD-разложение) Системы линейных уравнений Математический анализ: Пределы и непрерывность Производные и частные производные Градиенты и оптимизация Интегралы Оптимизация функций Теорема о среднем значении Многомерный анализ Теория вероятностей: Случайные величины Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское) Условная вероятность Теорема Байеса Законы больших чисел и центральная предельная теорема Статистика: Математическое ожидание, дисперсия Статистические гипотезы и критерии Регрессия и корреляция Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов) Анализ данных и визуализация Описательная статистика Интервальная оценка Проверка гипотез Регрессионный анализ Теги: Математика для машинного обучения, Линейная алгебра в Data Science, Математический анализ для машинного обучения, Теория вероятностей и статистика, Математика для анализа данных, Векторы и матрицы, Производные и градиенты, Распределения вероятностей, Регрессия и корреляция, Машинное обучение, Data Science обучение, Математические основы ML, Алгоритмы машинного обучения, линейная алгебра для машинного обучения, теория вероятностей в data science, математический анализ в ML, статистика для анализа данных, data science с нуля, машинное обучение для начинающих, Python для data science, numpy, pandas, scikit-learn, deep learning, нейронные сети, искусственный интеллект, #математика #datascience #machinelearning математика с нуля,математика для дата сайнс,математика для машинного обучения,математика для чайников,математика для начинающих,математика для программистов,репетитор по математике,преподаватель по математике,учитель по математике,репетитор по дата сайнс с нуля,математика для data science,математика для заочников,математика для дата аналитика,математика для анализа данных