ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Машинное обучение/Анализ данных/нейронные сети/Статистика/Искусственный интеллект/Математика/Python

Автор: Руслан Сенаторов

Загружено: 2025-04-09

Просмотров: 37

Описание: 🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV

🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...

💰 Стать спонсором :

(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu

(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Машинное обучение/Анализ данных/deep learning/Статистика/Искусственный интеллект/Математика/Python

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,

R для анализа данных,

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,

математика для data science,

репетитор по математике,

преподаватель по математике,

учитель по математике,

учитель математики,

ментор по математике,

тичер по математике,

репетитор по дата сайнс с нуля,

репетитор по высшей математике,

репетитор по математике для взрослых,

математика для заочников

математика для дата аналитика

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Машинное обучение/Анализ данных/нейронные сети/Статистика/Искусственный интеллект/Математика/Python

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Машинное обучение/Анализ данных/нейронные сети/Статистика/Искусственный интеллект/Математика/Python

Машинное обучение/Анализ данных/нейронные сети/Статистика/Искусственный интеллект/Математика/Python

#3. Алгоритм Дейкстры (Dijkstra’s algorithm) | Алгоритмы на Python

#3. Алгоритм Дейкстры (Dijkstra’s algorithm) | Алгоритмы на Python

Какие роли существуют в команде разработки ?

Какие роли существуют в команде разработки ?

Ruslan Senatorov | Статистика/Машинное обучение/Анализ данных/Нейронные сети/Искусственный интеллект

Ruslan Senatorov | Статистика/Машинное обучение/Анализ данных/Нейронные сети/Искусственный интеллект

Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python

Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Roadmap системного аналитика: что учить ?

Roadmap системного аналитика: что учить ?

Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Лекция 8. Линейная регрессия

Лекция 8. Линейная регрессия

Машинное обучение для чайников

Машинное обучение для чайников

Машинное обучение (Machine Learning) для начинающих - Что нужно знать в 2024?

Машинное обучение (Machine Learning) для начинающих - Что нужно знать в 2024?

Машинное обучение с нуля: Линейная регрессия на python. Data Science. Уроки для начинающих.

Машинное обучение с нуля: Линейная регрессия на python. Data Science. Уроки для начинающих.

Кремль обратился к НАТО / Неожиданное предложение Киеву

Кремль обратился к НАТО / Неожиданное предложение Киеву

Выбрать ли IT для входа в 2026 году

Выбрать ли IT для входа в 2026 году

Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результаты

Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результаты

Машинное обучение с нуля: Линейная регрессия на python. Data Science. Уроки для начинающих.

Машинное обучение с нуля: Линейная регрессия на python. Data Science. Уроки для начинающих.

Лекция 1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы

Лекция 1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

26.11.2025 Урок по машинному обучению #datascience #machinelearning #python

26.11.2025 Урок по машинному обучению #datascience #machinelearning #python

Как обучить нейронную сеть?

Как обучить нейронную сеть?

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]