Машинное обучение/Анализ данных/нейронные сети/Статистика/Искусственный интеллект/Математика/Python

💰 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,...