Теория вероятностей #11: формула полной вероятности, формула Байеса |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-02-11 04:07 Теория вероятностей (полный курс), ч.2 : формула полной вероятности, формула Байеса : случайная величина, плотность и функция распределения : виды ПРВ: гауссовая, равномерная, рэлея, экспоненциальная : математ. ожидание, дисперсия, медиана, мода, начальные моменты : моделирование равномерных, нормальных рэлеевских, экспоненциальных СВ : гистограмма, сглаживание статистических рядов : критерий хи квадрат (Пирсона) : системы двух случайных величин, двумерное распределение : ковариация, корреляция, зависимость двух случайных величин : система из нескольких случайных величин : неравенство Чебышева, теорема Чебышева, теорема Маркова Источник: vk.com Комментарии: |
|