1. Поиск. Теоретическое описание.
2. Линейный поиск. Реализация на Python и Java.
3. Интерполяционный поиск. Реализация на Python и Java.
4. Позиционная система счисления.
5. Вычисление остатка от деления. Реализация в Python и Java.
6. Арифметические операции. Реализация в языках программирования Java и Python.
7. Бинарный поиск. Реализация на Python и Java.
8. Наибольший общий делитель. Реализация на Python и Java.
9. Сортировка. Теоретическое описание.
10. Сортировка выбором. Реализация на Python и Java.
#video #algorithm
https://www.youtube.com/watch?v=aWy0-bGZk3U&list=PLtNPgSbW9TX7acrQa2LeBAMGxO5WRAVsz
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤4🔥1
1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
2. Генерация комбинаторных объектов. Комбинаторная математика.
3. Классы P, N и NPC. Комбинаторная математика.
4. Основные определения и свойства графов. Комбинаторная математика.
5. Ориентированные графы. Комбинаторная математика
6. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Комбинаторная математика
7. Раскраска графов. Комбинаторная математика
8. Триангуляция Делона и диаграмма Вороного. Комбинаторная математика
9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математика
10. Количество остовных деревьев. Комбинаторная математика
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=EEIpjY0v7k4&list=PLAyGZSpiecFosLLmmYczCpNPFQHCAkV8A
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
Лекция 1. Комбинаторная математика. Правила комбинаторики.
Лектор: Александра Козлова
10 февраля 2021
Темы:
Правила комбинаторики: суммы, произведения;
Принцип Дирихле;
Основные комбинаторные конфигурации;
Порождение комбинаторных объектов, лексикографический…
Лектор: Александра Козлова
10 февраля 2021
Темы:
Правила комбинаторики: суммы, произведения;
Принцип Дирихле;
Основные комбинаторные конфигурации;
Порождение комбинаторных объектов, лексикографический…
👍13❤4🔥4
www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Nature
Mathematical discoveries from program search with large language models
Nature - FunSearch makes discoveries in established open problems using large language models by searching for programs describing how to solve a problem, rather than what the solution is.
❤5👍1
statistics.stdev() и `statistics.pstdev(): Эти функции вычисляют стандартное отклонение и среднеквадратическое отклонениеи.@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤2👎1🔥1
📌 Курс «Машинное обучение» на МКН СПбГУ
Аннотация
Объемный годовой курс, в котором подробно рассматриваются модели машинного обучения.
Такой подход позволяет осознать основные принципы данной области в целом. Знание этих принципов даст возможность самостоятельно понимать механизмы функционирования более сложных современных моделей, обнаруживать пути улучшения уже существующих алгоритмов, а также адаптировать методы машинного обучения для решения нестандартных задач.
🖥 Github
@data_math
Аннотация
Объемный годовой курс, в котором подробно рассматриваются модели машинного обучения.
Такой подход позволяет осознать основные принципы данной области в целом. Знание этих принципов даст возможность самостоятельно понимать механизмы функционирования более сложных современных моделей, обнаруживать пути улучшения уже существующих алгоритмов, а также адаптировать методы машинного обучения для решения нестандартных задач.
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤2🔥1
🚀 Texify - это модель распознавания и вычисления символов и формул, которая преобразует изображения или pdf-файлы, содержащие математические вычисления, в формулы и LaTe). Она может работать на CPU, GPU или MPS.
https://github.com/VikParuchuri/texify
@data_math
`pip install texify`https://github.com/VikParuchuri/texify
@data_math
👍18❤3🔥1
👨🎓 Статистика 110: Теория Вероятности от Гарвардского университета.
Несомненно, один из лучших курсов по теории вероятностей в Интернете!
youtube.com/playlist?list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo
@data_math
Несомненно, один из лучших курсов по теории вероятностей в Интернете!
youtube.com/playlist?list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo
@data_math
❤15👍5🔥3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26🤣16🤡12❤4🔥2😭2✍1
Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна.
Они предоставляют наглядные визуализации, которые помогут вам в обучении.
И это 100% БЕСПЛАТНО
🔗https://seeing-theory.brown.edu
@data_math
Они предоставляют наглядные визуализации, которые помогут вам в обучении.
И это 100% БЕСПЛАТНО
🔗https://seeing-theory.brown.edu
@data_math
🔥17❤3👍2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
💻 Изучайте Математику для Data Science бесплатно с помощью этих бесплатных курсов с Udacity
1. Linear Algebra Refresher Course
2. Intro to Statistics
3. Intro to Inferential Statistics
4. Intro to Descriptive Statistics
5. Eigenvectors and Eigenvalues
6. Intro to Artificial Intelligence
7. Differential Equations in Action
📌 Список
@data_analysis_ml
1. Linear Algebra Refresher Course
2. Intro to Statistics
3. Intro to Inferential Statistics
4. Intro to Descriptive Statistics
5. Eigenvectors and Eigenvalues
6. Intro to Artificial Intelligence
7. Differential Equations in Action
📌 Список
@data_analysis_ml
❤20👍1
Код на Python для иллюстрации теоремы и ее доказательства.
https://johndcook.com/blog/2023/11/20/kepler-triangle/
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4🔥1
Forwarded from Machinelearning
📐 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry
Deepmind представили AlphaGeometry: систему искусственного интеллекта, которая решает олимпиадные задачи по геометрии на уровне, приближающемся к уровню золотого медалиста.
Система была обучена исключительно на синтетических данных и знаменует собой прорыв ИИ в области математики.
https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
🖥 Code: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/MAGNET.md#api
🚀 Deepmind: https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
📚 Paper: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5
@ai_machinelearning_big_data
Deepmind представили AlphaGeometry: систему искусственного интеллекта, которая решает олимпиадные задачи по геометрии на уровне, приближающемся к уровню золотого медалиста.
Система была обучена исключительно на синтетических данных и знаменует собой прорыв ИИ в области математики.
https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍8🤯2🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💥 Аттрактор Айзавы. Простое уравнение, но красивый хаотический узор.
https://www.dynamicmath.xyz/strange-attractors/
@data_math
https://www.dynamicmath.xyz/strange-attractors/
@data_math
❤27👍8🔥1
⚡️ Introduction To Linear Algebra"
Очень крутой учебник по линейной алгебре профессора Гилберта Стрэнга из MIT.
📚 Книга
@data_math
Очень крутой учебник по линейной алгебре профессора Гилберта Стрэнга из MIT.
📚 Книга
@data_math
👍19❤3🔥3🤡2🎉1
Комбинаторная математика
1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
2. Генерация комбинаторных объектов. Комбинаторная математика.
3. Классы P, N и NPC. Комбинаторная математика.
4. Основные определения и свойства графов. Комбинаторная математика.
5. Ориентированные графы. Комбинаторная математика
6. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Комбинаторная математика
7. Раскраска графов. Комбинаторная математика
8. Триангуляция Делона и диаграмма Вороного. Комбинаторная математика
9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математика
10. Количество остовных деревьев. Комбинаторная математика
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=EEIpjY0v7k4&list=PLAyGZSpiecFosLLmmYczCpNPFQHCAkV8A&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0
1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
2. Генерация комбинаторных объектов. Комбинаторная математика.
3. Классы P, N и NPC. Комбинаторная математика.
4. Основные определения и свойства графов. Комбинаторная математика.
5. Ориентированные графы. Комбинаторная математика
6. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Комбинаторная математика
7. Раскраска графов. Комбинаторная математика
8. Триангуляция Делона и диаграмма Вороного. Комбинаторная математика
9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математика
10. Количество остовных деревьев. Комбинаторная математика
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=EEIpjY0v7k4&list=PLAyGZSpiecFosLLmmYczCpNPFQHCAkV8A&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0
👍12🔥4❤3👏1
📚 InternLM-Math
InternLM-Math: Открытые математические модели большого языка для решения мат. задач и рассуждения над решениями.
Github: https://github.com/InternLM/InternLM-Math
Статья: https://arxiv.org/abs/2402.06332
@data_math
InternLM-Math: Открытые математические модели большого языка для решения мат. задач и рассуждения над решениями.
Github: https://github.com/InternLM/InternLM-Math
Статья: https://arxiv.org/abs/2402.06332
@data_math
👍10❤2🤔2🔥1