Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤5⚡2🔥2
📄 Неплохие лекции, Computational Optimization024
Основы линейного программирования и моделирования
https://youtube.com/playlist?list=PLYWmzh0Y6EOavVCgWe90eOF3DJEao_jPz
Основы смешанного целочисленного программирования
https://youtube.com/playlist?list=PLYWmzh0Y6EOa9vXANLOvcDOCXXJitlitP
@data_math
Основы линейного программирования и моделирования
https://youtube.com/playlist?list=PLYWmzh0Y6EOavVCgWe90eOF3DJEao_jPz
Основы смешанного целочисленного программирования
https://youtube.com/playlist?list=PLYWmzh0Y6EOa9vXANLOvcDOCXXJitlitP
@data_math
YouTube
CO@Work - Tuesday, 17/Sep/2024
We dive into the fundamentals of linear programming and modeling today. Ambros Gleixner starts the morning with an introduction to linear programming and pol...
👍12❤2🔥2
Forwarded from Machinelearning
Байесовские нейронные поля (Bayes NF) - метод масштабируемого пространственно-временного прогнозирования, объединяющий архитектуру глубокой нейронной сети моделирования функций с иерархическим Байесовским моделированием для точной оценки неопределенности в сложных пространственно-временных полях.
Bayes NF строятся на основе Байесовской нейронной сети, отображающей многомерные пространственно-временные координаты в действительное поле.
Для получения высокой априорной вероятности для данных как с низко-, так и с высокочастотными вариациями, к исходным данным о времени и положении, подающимся в сеть, добавляются признаки Фурье, а чтобы учитывать априорные неопределенности, параметры сети получают априорное распределение.
Апостериорный вывод осуществляется с помощью стохастических ансамблей оценки максимального апостериори (MAP) или вариационно обученных суррогатов.
Метод Bayes NF относительно прост, он может обрабатывать пропущенные данные и обучаться по полному распределению вероятностей для произвольных пространственно-временных индексов.
Bayes NF универсален и применим к различным наборам данных без необходимости разработки новой модели для каждого случая или применения специфических для набора данных аппроксимаций вывода.
⚠️ Для локального запуска BayesNF на средних и больших объемах данных требуется GPU.
# Install bayesnf from PIP into venv:
$ python -m venv pyenv
$ source pyenv/bin/activate
$ python -m pip install -U bayesnf
# Install dependencies for Python 3.10
$ python -m pip install -r requirements.Python3.10.14.txt
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Predictions #BAYESNF
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤2🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤1👎1🔥1
teorija_statistiki-shpargalki.pdf
240 KB
⚡️ Шпаргалка по статистике
Если у вас предстоят собеседования или экзамены по статистике в университете, вот полезная полная шпора. В ней рассмотрены ключевые понятия, такие как выборка, распределение, мода, медиана и другие.
Также приведено практическое занятие по статистическому наблюдению на примере производственной компании.
@data_math
Если у вас предстоят собеседования или экзамены по статистике в университете, вот полезная полная шпора. В ней рассмотрены ключевые понятия, такие как выборка, распределение, мода, медиана и другие.
Также приведено практическое занятие по статистическому наблюдению на примере производственной компании.
@data_math
❤10🔥5👍2😭1
Shpargalki_po_TRIGONOMETRII_Shkola_Pifagora.pdf
366.6 KB
⚡️ Полезные шпаргалки по математике
- Шпаргалки по ТРИГОНОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- Шпаргалки по ПРОИЗВОДНОЙ
- Шпаргалки по ГЕОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕКСТОВЫМ ЗАДАЧАМ
@data_math
- Шпаргалки по ТРИГОНОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- Шпаргалки по ПРОИЗВОДНОЙ
- Шпаргалки по ГЕОМЕТРИИ
- Шпаргалки по ТЕКСТОВЫМ ЗАДАЧАМ
@data_math
👍10👎8❤4🔥3😁1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
♠️ Бесплатный курс от MIT: Теория и Аналитика покера
В этом курсе от MIT подробно рассматривается теория покера, математика покера и применение покерной аналитики в управлении инвестициями и трейдинге.
▪️Материалы Курса
@data_analysis_ml
В этом курсе от MIT подробно рассматривается теория покера, математика покера и применение покерной аналитики в управлении инвестициями и трейдинге.
▪️Материалы Курса
@data_analysis_ml
🔥13👍7❤3👎1😁1
A_V_Pechinkin_O_I_Teskin_G_M_Tsvetkova_i_dr_Teoria_veroyatnostey.pdf
24.3 MB
Теория вероятностей Учеб. для вузов. - 3-е изд.
А.В. Печинкин, О.И. Тескин, Г.М. Цветкова и др. (2004)
Несмотря на большое количество учебных руководств по теории вероятностей, в том числе появившихся и в последние годы, в настоящее время отсутствует учебник, предназначенный для технических университетов с усиленной математической подготовкой. Отличительной особенностью данной книги является взвешенное сочетание математической строгости изложения основ теории вероятностей с прикладной направленностью задач и примеров, иллюстрирующих теоретические положения. Каждую главу книги завершает набор большого числа контрольных вопросов, типовых примеров и задач для самостоятельного решения.
Содержание учебника соответствует курсу лекций, который авторы читают в МГТУ им. Н.Э.Баумана.
Для студентов технических университетов. Может быть полезен преподавателям и аспирантам.
@data_math
А.В. Печинкин, О.И. Тескин, Г.М. Цветкова и др. (2004)
Несмотря на большое количество учебных руководств по теории вероятностей, в том числе появившихся и в последние годы, в настоящее время отсутствует учебник, предназначенный для технических университетов с усиленной математической подготовкой. Отличительной особенностью данной книги является взвешенное сочетание математической строгости изложения основ теории вероятностей с прикладной направленностью задач и примеров, иллюстрирующих теоретические положения. Каждую главу книги завершает набор большого числа контрольных вопросов, типовых примеров и задач для самостоятельного решения.
Содержание учебника соответствует курсу лекций, который авторы читают в МГТУ им. Н.Э.Баумана.
Для студентов технических университетов. Может быть полезен преподавателям и аспирантам.
@data_math
👍15🔥4💩2🥰1