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