Дискретная теория вероятностей | Юрий Давыдов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-01-23 16:52 Дискретная теория вероятностей (2018) 1. Вероятностное пространство 2. Условные вероятности. Независимость событий 3. Случайные величины. Теорема Пуассона. Мат.ожидание 4. Независимые случайные величины. Неравенство Йенсена, Маркова. Дисперсия 5. Коэффициент корреляции. Испытания Бернулли. Закон больших чисел 6. Теорема Пуассона. Гауссовская аппроксимация. Локальная теорема Муавра-Лапласа 7. Простейшее случайное блуждание. Закон арксинуса 8. Закон арксинуса. Продолжение 9. Цепи Маркова. Часть 1 10. Цепи Маркова. Часть 2 Лектор: Юрий Давыдов Комментарии: |
|