48:52

Кольцо многочленов.Многочлены и одночлены/Полиномы и мономы.Линейная алгебра для машинного обучения

56:57

Функция распределения случайной велечины.Теория вероятностей для машинного обучения/Анализа данных

47:38

Извлечение корней из комплексных чисел.Решение уравнений.Линейная алгебра для машинного обучения

49:09

Определители второго и третьего порядка.Детерминанты.Линейная алгебра для машинного обучения

20:22

Вероятность попадания в промежуток.Cлучайная величина.Теория вероятностей для машинного обучения

52:34

Бесконечно малые/большие последовательности.Понятие предела.Математический анализ/машинного обучения

40:42

Умножение матриц.Произведение матриц. Линейная алгебра для машинного обучения/анализа данных

49:39

Линейная алгебра:Показательная форма комплексного числа.Квадрат комплексного числа.Формула Муавра.

41:55

Многоугольник/Полигон/распределения.Функция распределения.Теория вероятностей для машинного обучения

49:30

Среднее квадратическое отклонение.Дисперсия.Закон распределения ДСВ.Матожидание.Теория вероятностей

53:31

Виды матриц.Транспонирование матриц.Операций над матрицами.Линейная алгебра для машинного обучения

39:15

Комплексные числа.Арифметические операции.Линейная алгебра для машинного обучения/анализа данных

48:18

Математическое ожидание ДСВ.Дисперсия.Закон распределения.Теория вероятностей для машинного обучения

01:00:06

Алгебраические структуры.Полугруппа.Группа.Кольцо.Поле. Линейная алгебра для машинного обучения

44:02

Случайная величина что это? Дискретная случайная величина.Теория вероятностей для машинного обучения

22:55

Врата в алгебру.Теория групп.Алгебраические структуры.Полугруппа. Группа.Линейная алгебра #SENATOROV

06:28

Cpython vs pypy. Запуск файлов с помощью интерпритатора #python #cpython #pypy

25:48

Математическая логика. Логическая операция отрицания.операция конъюнкция/дизъюнкция.Импликация.

38:02

Композиция функций.Биекция.Обратная функция.Линейная алгебра для анализа данных и машинного обучения

51:23

Интегральная теорема Лапласа. Статистическая вероятность. Теория вероятностей для анализа данных

45:57

Функция Гаусса.Теорема Лапласа.Теория вероятностей для анализа данных/машинного обучения #математика

47:49

Понятие отображение.Композиция отображений.Функция.Линейная алгебра для анализа данных/data science

35:54

Линейная зависимость. Базис.Ортогональность.Линейная алгебра для Анализа данных и Машинного обучения

03:21

КАК ЗАГРУЖАТЬ НОУТБУКИ НА KAGGLE? #kaggle #datascience #jupyternotebook

45:08

Формула Пуассона.Локальная теорема Лапласа.Функция Гаусса.Теория вероятностей для анализа данных

52:21

Декартово произведение множеств.Понятие Отображение.Линейная алгебра для анализа данных #datascience

54:46

Введение в алгебру. Фундаментальная база.Диаграмма Венна.SETS.Линейная алгебра для анализа данных

49:02

формула Бернулли.теория вероятностей для анализа данных и машинного обучения #datascience

35:20

Матрица Грама.Смешанное произведение векторов.Аналитическая геометрия для анализа данных#datascience

36:03

Независимые испытания и формула Бернулли.теория вероятностей для анализа данных и машинного обучения

38:08

Комбинаторика.Перемещения.Сочетания.Размещения.Теория вероятностей для анализа данных #datascience

44:10

Создание списка и работа с переменными.Атрибуты и методы объекта.Создание объекта класса. #python

38:42

Создание функции.Параметры по умолчанию/ключевые.Python для Data Science.Машинного обучения #python

54:56

Смешанное произведение векторов.Взаимный базис.Ориентация вектора.Линейная алгебра для Data Science

53:19

Векторное произведение.Площадь параллелограмма.Нормализация. Линейная алгебра для Data Science

51:53

Формула Байеса.Сравнение гипотез.Вероятность брака.Теория вероятностей для Машинного обучения

45:55

Нормализация вектора. Базисные вектора. Линейная комбинация.Разложение вектора по базису. Линал.

43:14

Зачем учить математический анализ? Теория множеств.Последовательность.рекуррентная формула

52:17

Векторное произведение. Геометрические свойства.Линейная алгебра для анализа данных #machinelearning

25:54

Виды событий.Совместные/несовместные/Элементарные.Полная группа.Теория вероятностей для Data Science

22:28

Адамара умножение. Нормализация вектора. Линейная алгебра для машинного обучения

32:56

Перестановки без повторений. Комбинаторика для анализа данных. #datascience #machinelearning

55:58

Ортогонализация Грама-Шмидта. Смешанное произведение векторов. Линейная алгебра #machinelearning

45:46

Матрица Грама. Произвольный базис.Линейная алгебра для Анализа данных #datascience #machinelearning

47:02

Теория множеств.Кванторы и логические операторы.Законы арифметики.Математика для анализа данных

43:11

Формула Байеса и вычисление вероятности. Теория вероятностей для анализа данных.

44:11

Сложение и умножение событий.Совместные/несовместные.Вероятность событий.Теорвер для анализа данных

42:01

Машинное обучение. Косинусное сходство. Скалярное произведения на Python. Рекомендательные системы

33:12

Понятие предела числовой последовательности. Математический анализ для Анализа данных

40:29

Формула Байеса. Вероятность гипотезы. Теория вероятности для Data Science

50:34

Неравенство Коши-Буняковского.Ортогональная проекция вектора.Линейная алгебра для Data Science

37:47

Бесконечно малая последовательность.Предел последовательности. Математический анализ Data Science

24:48

Введение в теорию вероятности для Data Science.Случайные события и их свойства.Полная группа событий

26:53

Сходящаяся/расходящаяся последовательност.Эпсилон окрестность.Математический анализ для Data Science

47:09

Скалярное произведение.Свойства.Неравенство Коши Буковского. Линейная алгебра для Data Science

50:56

Компланарность векторов.Базис трехмерного пространства.Линейная алгебра для Data Science

16:22

Бесконечно малые и бесконечно большие последовательности. Математический анализ для Data Science

33:41

Вероятность наступления события. Условные события. Теория вероятностей для Data Science

35:54

Теория множеств.Рекуррентный способ.Последовательность.Математический анализ для Data Science

57:29

Предел последовательности.Свойства предела по КОШИ.Математический анализ для Data Science