Дискретный анализ 1. Оценки и асимптотики комбинаторных величин. Графы
00:00:00 - Введение 00:03:32 - Оценки и асимптотики комбинаторных величин 00:15:19 - Теорема 1 (энтропическая оценка) 00:35:14 - Теорема' (про k, ...
Лекторий ФПМИ
Основы ЦОС: 19. Спектральный анализ (ссылки на скачивание скриптов в описании)
Наш тренинг "Проектирование систем цифровой обработки сигналов" https://exponenta.ru/products/SLBE-G В данном видео мы рассматриваем ...
MATLABinRussia
Приближённые вычисления: абсолютная и относительная погрешность
Часто при измерениях и вычислениях полученные числа заменяют приближёнными. Существует три способа приближения: 1. Приближение с ...
Berdov Math
Дискретный анализ 10. Исследование величины f(n, r, s)
ВНИМАНИЕ! В определении f(n, r, s) должно быть именно ≥, а не ＞. На 51: 40 (см. таймкод ниже) лектор для устранения путаницы возвращается к ...
Лекторий ФПМИ
Понятный разбор ОГЭ по математике 2021 Ященко Вариант 1 | Задания №6 – 19
Ты сможешь подготовиться к ОГЭ с нуля на пятерку со мной на курсе. Для этого напиши ВАРИАНТ: https://vk.me/umschmathoge О преподавателе Данир ...
Математика ОГЭ Умскул
Какая математика нужна в анализе данных? Для обучения нейронной сети?
mipt #course #math #data_analysis - - - ниже в описании найдете ссылку на курс от Юрия в МФТИ - - - Современная наука о данных написана на языке ...
Лекторий ФПМИ
Прецизионность методик анализа
Разбираем как правильно оценивать показатели прецизионности методик анализа: СКО повторяемости, СКО промежуточной прецизионности.
Заметки завлаба
Подготовка к Всероссийской олимпиаде по математике. Теория чисел. 10-11 классы
Курс по подготовке к всероссийской олимпиаде школьников по математике: https://abitu.net/course/1302.
Абитуриенты МФТИ
Основы статистики. Анатолий Карпов. Институт биоинформатики. Часть 1
1. Введение 1.1 Общая информация о курсе 1.2 Генеральная совокупность и выборка 1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные ...
Сергей Тюленев
Лекция 2 | Основы математической статистики | Михаил Лифшиц | Лекториум
Лекция 2 | Курс: Основы математической статистики | Лектор: Михаил Лифшиц | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева ...
Лекториум
Лекция 2 | Основы дискретной математики | Алексей Пастор
Лекция 2 | Курс: Основы дискретной математики | Лектор: Алексей Пастор | Организатор: Computer Science Center Смотрите это видео на Лекториуме: ...
Лекториум
Лекция 2. Обработка изображений
Лекция №2 курса «Анализ изображений и видео, часть 1» (осень 2019). Преподаватель — Алексей Сергеевич Артамонов Страница лекции на сайте ...
Computer Science Center
Решение задачи регрессии | Глубокое обучение на Python
Применяем нейронную сеть для решения задачи регрессии: предсказания стоимости недвижимости. Страница курса ...
Andrey Sozykin
Лекция 1.2 | Введение в компьютерное зрение | Антон Конушин
Лекция 1.2 | Курс: Введение в компьютерное зрение | Лектор: Антон Конушин | Организатор: МГУ Факультет вычислительной математики и кибернетики ...
Лекториум
Лекция 51 | Алгебра | Виктор Петров | Лекториум
Лекция 51 | Курс: Алгебра | Лектор: Виктор Петров | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ Смотрите это видео на ...
Лекториум
Лекция 7: Геометрическая вероятность
Отработка методов решения задач с использованием геометрической вероятности. Лекция и тесты в НОУ ИНТУИТ ...
НОУ ИНТУИТ
Лекция 1 | Введение в теорию функции Беллмана | Василий Васюнин | Лекториум
Лекция 1 | Автор: Василий Васюнин | Курс: Введение в теорию функции Беллмана | Организаторы: Математическая лаборатория имени П.Л. Чебышева ...
Лекториум
Основы ЦОС: 18. Преобразование Фурье (ссылки на скачивание скриптов в описании)
Наш тренинг "Проектирование систем цифровой обработки сигналов" https://exponenta.ru/SLBE-G В этом ролике мы знакомимся с алгоритмами ...
MATLABinRussia
#187. КАКОВА ВЕРОЯТНОСТЬ СЧАСТЬЯ?
Разбираемся в математике счастливых билетов! Вероятность, комбинаторика, геометрическая интерпретация и производящие функции. ЗАДАЧНИК ...
Wild Mathing
Вокруг формулы Эйлера. Занятие №1. Принцип крайнего и формула Эйлера
Лектор - Григорьев Михаил Александрович, преподаватель Кафедры дискретной математики МФТИ Страница курса: https://abitu.net/course/1471.
Абитуриенты МФТИ
Введение в GLM: что это такое и как всё становится хуже
Ситуация: вы учите методы статанализа и впервые открываете для себя линейную регрессию. Чувство могущества может опьянять — наконец-то вы ...
Karpov.Courses
Example visually evaluating discrete functions
Example visually evaluating discrete functions.
Khan Academy
Ю.В. Матиясевич. Тайная жизнь дзета-функции Римана
18.12.2008 16:00 Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклова РАН: Ю.В. Матиясевич, ...
МЦМУ МИАН
007. Тензорные разложения и их применения — Иван Оселедец
Компьютерные науки
Лекция 2. Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения
Описание лекции: Сопряженные распределения. Экспоненциальный класс распределений. Аналитический байесовский вывод. Лекция №2 курса ...
Computer Science Center
Лекция 5 | Основы математики | Александр Храбров | CSC | Лекториум
Лекция 5 | Курс: Основы математики | Лектор: Александр Храбров | Организатор: Computer Science Center Смотрите это видео на Лекториуме: ...
Лекториум
Современные методы оптимизации — Александр Гасников
О выпуклых функциях, анализе больших данных и о том, как оптимизация ускорила процесс решения задач, рассказывает математик Александр ...
ПостНаука
Численное решение задач гидродинамики в продуктах ANSYS
Вебинар посвящен рассмотрению вопросов оценки точности численного решения, а также рекомендациям по построению сетки и работе с ...
cae_expert
Статистика, прикладной поток 1. Введение
Весь плейлист: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvZvgkhCpw0XFqkSoJnMcm4X Страница курса: ...
Лекторий ФПМИ
02.11.2019. Обучение нейронных сетей. Базовый и продвинутый потоки.
Deep Learning School
Введение в машинное обучение | Григорий Сапунов (Intento)
Летняя школа по биоинформатике: http://bioinformaticsinstitute.ru/summer2017 Краткое введение в основы машинного обучения. Терминология, виды ...
Bioinformatics Institute | Институт биоинформатики
Основы ЦОС: 08. Дискретные периодические сигналы (ссылка на скачивание скрипта в описании)
Наш тренинг "Проектирование систем цифровой обработки сигналов" https://exponenta.ru/products/SLBE-G В ролике подробно рассказывается о ...
MATLABinRussia
Лекция 1 | Теоретическая информатика | Александр Охотин | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Теоретическая информатика | Лектор: Александр Охотин | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ ...
Лекториум
Дискретный анализ 11. Линейно-алгебраический метод. Исследование величины m(n, r, s)
0:00 начало 0:41 напоминание 8:09 [теорема] оценка m(n, 5, 2): n^2/2 ~ f(n, r, s) (при n ≥ n_0) ≤ m(n, r, s) ≤ C_n_2 + 2C_n_1 ~ n^2/2 18:36 ...
Лекторий ФПМИ
Избранные задачи комбинаторики. Занятие 4. Дистанционные графы и числа Рамсея. Продолжение.
Райгородский Андрей Михайлович - директор Физтех-школы ПМИ, заведующий кафедрой Дискретной математики ФИВТ, заведующий лабораторией ...
Абитуриенты МФТИ
Лекция 10 | Математическая статистика | Лидия Грауэр | CSC | Лекториум
Лекция 10 | Курс: Математическая статистика | Лектор: Владимир Буре | Организатор: Computer Science Center Смотрите это видео на Лекториуме: ...
Лекториум
Лекция 11 | Компьютерная графика | Виталий Галинский | Лекториум
Лекция 11 | Курс: Компьютерная графика | Лектор: Виталий Галинский | Организатор: Computer Science клуб при ПОМИ РАН Смотрите это видео на ...
Лекториум
Машинное обучение. Метрические методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Метод ближайшего соседа является, пожалуй, самым простым методом классификации. Разбирая один за другим его недостатки, мы приходим к ...
Компьютерные науки
019. Коллаборативная фильтрация - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
Лекция 1 | Основы математической статистики | Михаил Лифшиц | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Основы математической статистики | Лектор: Михаил Лифшиц | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева ...
Лекториум
Лекция 9. Целевые функции
Лекция №9 в курсе "Машинное обучение, часть 2", весна 2017 Преподаватели курса: Игорь Евгеньевич Куралёнок, Никита Игоревич Поваров, Сергей ...
Computer Science Center
Вебинар ОВЕН. ТРМ500. Экономичный терморегулятор для систем электрического нагрева
ТРМ500. Экономичный терморегулятор для систем электрического нагрева Подробнее: ...
ОВЕН. Производственное Объединение
