Лекция 8. Профильный анализ
Обработка дифрактограмм. Профильный анализ: приближения, алгоритмы, оценка качества.
Pavel Chizhov
Е.В. Бурнаев. Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования
Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН» 5 декабря 2019 г. 16:00, г. Москва, конференц-зал МИАН (ул. Губкина, 8) Источник: ...
МЦМУ МИАН
Лекция 5: Линейная регрессия и метод наименьших квадратов
Приводится описание метода наименьших квадратов (МНК) и приводится история его создания. Приводится вывод формулы МНК оценки значения ...
НОУ ИНТУИТ
Большие данные как драйвер развития ритейла нового поколения
На X5 Tech Future Night 2019 состоялась сессия «Большие данные как драйвер развития Next Generation Retail. Распространенные ошибки и ...
X5 Tech
Пример расчета
Как рассчитать ошибку средней, стандартного отклонения, критерий достоверности среднего, стандартного отклонения и как обобщить выборочные ...
Аграрёк
Достоверность статистической величины
Канал для зооинженеров по математической статистике в опытном деле https://www.youtube.com/playlist?list=PLP8d16LANvWgddaPcwAntxz0fX_qxMF9t ...
Olga Galanina
Метод наименьших квадратов, урок 1/2. Линейная функция
Показана аппроксимация таблично заданной функции линейной зависимостью с помощью метода наименьших квадратов. Хотите стать репетитором?
Вера Бобкова
Вебинар: "Эффективное использование данных и предсказание поведения систем с pSeven"
В ходе вебинара состоится презентация модуля построения аппроксимационных моделей, доступного в pSeven, и его возможностей для: - Замены ...
DATADVANCE
Эконометрика: Суть метода наименьших квадратов #2
Лекция первой недели онлайн-курса НИУ ВШЭ «Эконометрика» на Coursera. Пройти весь курс: https://www.coursera.org/learn/ekonometrika Каталог ...
Высшая школа экономики
Лекция Хи-квадрат критерий Пирсона
Сергей Доцент
Введение в нейросети — как их применить для бизнеса
Узнать больше о «1С-Битрикс: Управление сайтом»: https://www.1c-bitrix.ru/products/cms/ Подписывайтесь на канал 1С-Битрикс: ...
Вебинары 1С-Битрикс: Управление Сайтом
Нормальное распределение в Excel
Подробно показывается, как пользоваться функциями нормального распределения в Excel, а также как генерировать нормальные случайные числа.
Езепов Дмитрий
Лекция 26: Подбор эмпирических формул
Определение характера эмпирической зависимости. Методы вычисления параметров эмпирически зависимостей. Метод наименьших квадратов.
НОУ ИНТУИТ
Лекция 10: Асимптотические свойства МНК
Формулируются условия слабой состоятельности МНК оценок значений параметров линейной регрессии. Формулируются условия асимптотической ...
НОУ ИНТУИТ
P-values: как посчитать достоверность вашего исследования | Виктор Петухов
Слайды: https://slides.com/vpetukhov/deck-10/#/ P-values используются повсеместно как доказательство научности того или иного утверждения.
Институт биоинформатики
Шевнин В. А. - Геофизика. Комплексная обработка геофизических методов - Лекция 1
Геофизическое комплексирование. Подходы к анализу. Физико-геологическая модель 0:11:58 1. Предпосылки комплексирования 0:22:16 2.
teach-in
Лекция 6. Регуляризация. Назначение и примеры использования
Пример применения регуляризации. Нормальные уравнения линейного регрессионного анализа. Добавление регуляризационного слагаемого в ...
Computer Science Center
Метод наименьших квадратов. Регрессионный анализ.
Некоторые общие сведения о регрессионном анализе и методе наименьших квадратов. Обработка экспериментальных данных.
О головоломках и не только
[ИТ лекторий]: 10 основных ошибок, которые нельзя допускать при анализе данных
Докладчик: Константин Обухов - Data Scientist, Clever Data Статистика как наука была сформирована достаточно давно. Однако, настоящие задачи ...
ФКН ВШЭ
18-2. Грунтоведение. Корреляция между свойствами грунтов. Инженерно-геологический элемент.
Грунтоведение. Экологические аспекты. Лекция 18-2. Корреляция между свойствами грунтов. Корреляционный анализ. Примеры корреляционных ...
ВИДЕОКУРСЫ ЛЕКЦИЙ ПРОФЕССОРА В.А.КОРОЛЁВА
Анджей Чихоцкий «Нейро-интерфейсы и нейронные отклики: парадигмы и их потенциальные приложения»
Цикл визионерских лекций на «Острове 10-22» продолжил Анджей Чихоцкий, профессор Сколтеха, который занимается исследованиями и ...
2035 university
DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
Deep Learning. Введение в машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект. Дмитрий Коробченко (NVIDIA) ------- Типы задач, ...
Дмитрий Коробченко
Транскриптомика
Основные темы, затронутые в лекции: • lm/ANOVA, glm/ANODEV, нормализация; • Дифференциальная экспрессия (cuffdiff, edgeR, DEXseq); ...
Faculty of Bioengineering and Bioinformatics
Лекция 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2)
https://compscicenter.ru/ Пример: распознавание рукописных цифр, 2-е решение. Augmentaiton. VGG-16 архитектура нейронной сети. Регуляризация, ее ...
Computer Science Center
Множественная регрессия
Кафедра 2 ИФ ГУАП
Статистика и Data Science как основа понимания естественных наук | 280
Научный метод — штука эмпирическая. Поэтому в физика, астрономия и другие естественные науки в познании мира фактически опираются процесс ...
The Big Beard Theory
Задача 7 - критерий хи-квадрат независимости номинальных признаков.
Страховая компания изучает данные по 100 авариям за последний месяц. Данные собраны в таблицу сопряженности, по каждому ДТП нас интересует ...
Петр Панов
004. Поиск редких событий Пример анализа данных в физике высоких энергий Андрей Устюжанин
Компьютерные науки
[Коллоквиум]: Математические методы анализа МЭГ-измерений межсудорожной активности мозга
Докладчик: Алексей Осадчий, НИУ ВШЭ Современная технология магнитоэнцефалографии (МЭГ) позволяет неинвазивно исследовать электрическую ...
ФКН ВШЭ
Neuroinformatics-2018 -- Я.Карандашев
Planar Ising-spin models in probabilistic machine learning.
All-Russian Conference on Neuroinformatics
Как работать с данными и не чувствовать беспомощность | Никита Алексеев
Летняя школа 2016 | Медицинская биоинформатика: http://bioinformaticsinstitute.ru/summer2016 Никита Алексеев, постдок, George Washington University.
Институт биоинформатики
8:00-9:40 Информатика
Кореляционный анализ.
Лекционная аудитория 9 Медицинская академия
ЭЭГ Электроэнцефалография Лекция 1
ЭЭГ-Электроэнцефалография. Лкция 1. Лобасюк Б.А.
Boris Lobasuk
Консенсус прогнозы и их использование для составления собственных инвестиционных портфелей
Круглый стол с участием Алексея Бачерова "Консенсус прогнозы и их использование для составления собственных инвестиционных портфелей".
ProValue
Машинное обучение. Активное обучение. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Активное обучение используется в тех случаях, когда получение ответа от учителя стоит дорого, но есть возможность выбирать, какой объект ...
Компьютерные науки
Столяров А. В. - Астрохимия - Основы химической кинетики и катализа межзвездных молекул
00:00:10 1. Особенности термодинамических и квантовохимических методов в астрохимии 00:18:06 2. Химическая кинетика в астрохимии 00:41:30 3.
teach-in
Дифференциальные уравнения, ПМИ 187 - семинар 19.05.2020
Преподаватель - Стукопин В.А. Курс "Дифференциальные уравнения", бакалаврская программа "Прикладная математика и информатика" НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Метод деревьев решений (2-я лекция для подписчиков)
I. Знакомство с методом деревьев решений I.6. Преимущества деревьев решений I.7. Недостатки деревьев решений.
RC Gewissta
Байесовский выбор моделей. Лекция 1.
Machine Learning
My first scientific paper: Prepare your talk
Machine Learning
Планирование эксперимента
Планирование эксперимента Планирование эксперимента — комплекс мероприятий, направленных на эффективную постановку опытов.Основная ...
Wikitube Ru
Линейная модуляция.
Предмет: Цифровая связь. Лекция 4 (23.09.15). Тема 1/2: Линейная модуляция. Ссылка на материалы пропущенной лекции: ...
ETUSPB