N
Size: a a a
2020 September 05
ЛЛ
Meduza#40
Как же хорошо что я запорожец
Нихуя ты машина?
AD
удоли
tb
Линейная алгебра:
Векторное пространство.
Линейная независимость.
Норма и скалярное произведение векторов.
Определение матрицы. Операции над матрицами.
Ранг и определитель матрицы.
Системы линейных уравнений.
Типы матриц.
Собственные вектора и собственные значения.
Математический анализ:
Функции и их свойства.
Предел функции (основные представления).
Производная функции (+ её геометрический и механический смысл).
Производная сложной функции.
Экстремумы функции. Выпуклость функции.
Частные производные и градиент.
Градиент в задачах оптимизации.
Производная по направлению.
Касательная плоскость и линейное приближение.
Методы оптимизации:
Оптимизация негладких функций (+ проблема локальных минимумов).
Метод имитации отжига.
Генетические алгоритмы. Алгоритм дифференциальной эволюции.
Метод Нелдера-Мида.
Математическая статистика и теория вероятности:
Определение вероятности. Свойства вероятности.
Условные вероятности. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
Дискретные случайные величины.
Непрерывные случайные величины.
Оценка распределения по выборке. Статистики.
Характеристики распределений.
Важные статистики (выборочные среднее, медиана, мода, дисперсия, интерквартильный размах).
Центральная предельная теорема.
Доверительные интервалы.
Векторное пространство.
Линейная независимость.
Норма и скалярное произведение векторов.
Определение матрицы. Операции над матрицами.
Ранг и определитель матрицы.
Системы линейных уравнений.
Типы матриц.
Собственные вектора и собственные значения.
Математический анализ:
Функции и их свойства.
Предел функции (основные представления).
Производная функции (+ её геометрический и механический смысл).
Производная сложной функции.
Экстремумы функции. Выпуклость функции.
Частные производные и градиент.
Градиент в задачах оптимизации.
Производная по направлению.
Касательная плоскость и линейное приближение.
Методы оптимизации:
Оптимизация негладких функций (+ проблема локальных минимумов).
Метод имитации отжига.
Генетические алгоритмы. Алгоритм дифференциальной эволюции.
Метод Нелдера-Мида.
Математическая статистика и теория вероятности:
Определение вероятности. Свойства вероятности.
Условные вероятности. Формула полной вероятности. Формулы Байеса.
Дискретные случайные величины.
Непрерывные случайные величины.
Оценка распределения по выборке. Статистики.
Характеристики распределений.
Важные статистики (выборочные среднее, медиана, мода, дисперсия, интерквартильный размах).
Центральная предельная теорема.
Доверительные интервалы.
Книги с одной из таких обложек можно смело закидывать в печь
M
ок что там кроме умнаженея матрец друг на друга есть?
https://youtu.be/70cMYk7WGAA
Тащемта суть этого видео в том, что машинленер необязательно должен знать матан, просто как дополнение. А так, в процессе обучения он и так узнает, например о том как работает наивный байесовский метод или градиентного спуска.
Тащемта суть этого видео в том, что машинленер необязательно должен знать матан, просто как дополнение. А так, в процессе обучения он и так узнает, например о том как работает наивный байесовский метод или градиентного спуска.
просто везде четаю все говорят математека обезательно ето так смешно на самим деле
Слишком уныло попробуй ещё раз