Теория вероятностей для Data Science

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 3 ก.ค. 2024
  • 00:00 Введение в теорию вероятности
    • Обсуждение понятия "элементарные события" и "пространство элементарных событий".
    • Вычисление вероятности выпадения орла на монете.
    03:08 Совместные и несовместные события
    • Определение понятия "полная группа событий" и "совместные события".
    • Вычисление вероятности события при условии наступления другого события.
    08:53 Создание функций для работы с событиями
    • Создание функции для определения условий событий и функции для определения отрицания событий.
    • Обсуждение использования функций для работы с событиями и их применения в задачах.
    18:38 Вероятность выпадения четных чисел
    • Обсуждение вероятности выпадения четных чисел на игральном кубике.
    • Определение вероятности как отношения числа благоприятных исходов к общему числу исходов.
    26:45 Условная вероятность
    • Обсуждение условной вероятности события B при условии, что событие A уже произошло.
    • Пример: вероятность выпадения числа больше трех при условии, что выпало четное число.
    32:28 Совместные и несовместные события
    • Обсуждение вероятности наступления хотя бы одного из двух событий.
    • Пример: вероятность выпадения орла или решки на монетке.
    36:04 Сложение вероятностей
    • Объяснение сложения вероятностей как логического сложения.
    • Пример: вероятность выпадения орла или решки равна 100%.
    Равновозможные исходы.Совместные события.Полная группа событий: Теория вероятностей для Data Science
    🚀 Вступай в сообщество: boosty.to/SENATOROV
    🍑 Подписывайся на Telegram: t.me/RuslanSenatorov
    🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD
    💰 Донат: www.donationalerts.com/c/sena...
    💰 Стать спонсором :
    (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
    (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d
    Хотите стать экспертом Data Science и Машинного обучения?
    Освойте концепцию полной группы событий - ключ к решению вероятностных задач!
    В этом видео:
    Погрузимся в мир полной группы:
    Определение и свойства полной группы событий
    События, несовместные и совместные
    Теорема сложения вероятностей: расчет общей вероятности
    Рассмотрим классическое определение вероятности:
    Частотная интерпретация: вероятность как отношение
    Пример из реального мира: подбрасывание монеты
    Свойства классической вероятности
    Отправимся в Python:
    Реализация полной группы событий в Python
    Функции для вычисления вероятностей
    Моделирование случайных величин
    Взлетим к вершинам ML:
    Применение полной группы в задачах Data Science
    Теорема умножения вероятностей: условная вероятность
    Байесовская теорема: обновление вероятностей
    Этот урок - ваш фундамент для:
    Глубокого понимания Data Science: Расширьте свой арсенал знаний и станьте ценным специалистом.
    Мастерства Машинного обучения: Создавайте точные и эффективные модели, решая задачи любой сложности.
    Уверенного владения Python: Пишите код легко и изящно, превращая идеи в работающие алгоритмы.
    В этом видео:
    Теория без скуки: Объяснения просты, примеры понятны, а визуализации - завораживают.
    Практика решает: Реальные примеры из мира Data Science и машинного обучения - ключ к вашему успеху.
    Код - ваш помощник: Пошаговые инструкции и готовые примеры кода на Python - залог вашего быстрого прогресса.
    Не упустите шанс стать мастером Data Science и Машинного обучения!
    Хэштеги:
    #datascience #machinelearning #python #теориявероятностей #полнаягруппасобытий #исход #испытание #классическоеопределениевероятности #теоремасложениявероятностей #свойствавероятности #частотнаяинтерпретация #случайнаявеличина #моделирование #условнаявероятность #байесовскаятеорема #программирование #урок #beginner #programminglanguage #coding #tutorial #education #datascientist #machinelearningengineer #ai #artificialintelligence #bigdata #analytics
    #математика #datascience #machinelearning
    математика с нуля,
    математика для дата сайнс,
    математика для машинного обучения,
    математика для чайников,
    математика для начинающих,
    математика для программистов,
    математика для data science,
    репетитор по математике,
    преподаватель по математике,
    учитель по математике,
    учитель математики,
    ментор по математике,
    тичер по математике,
    репетитор по дата сайнс с нуля,
    репетитор по высшей математике,
    репетитор по математике для взрослых,
    математика для заочников
    математика для дата аналитика
    Python,python стрим,уроки по python,начинающие,python синтаксис,python типы данных,python функции,python ООП,программирование на python,python прямой эфир,python прямая трансляция,python live,python online,python интерактивный стрим,python живая трансляция,обучение программированию с нуля python

ความคิดเห็น •