Загрузка страницы

Вариант 7 Задание 1 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ

Рост Джимми 4 фута 7 дюймов. Выразите рост Джимми в сантиметрах, если в 1 футе 12 дюймов, а в 1 дюйме 2,54 см. Результат округлите до целого числа сантиметров.

Видео Вариант 7 Задание 1 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ канала selfedu
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
17 марта 2016 г. 15:16:07
00:00:44
Другие видео канала
Курс по ООП языка Python на StepikКурс по ООП языка Python на StepikЗадание 10 теория вероятностей| ЕГЭ профиль| схема Бернулли|ЯщенкоЗадание 10 теория вероятностей| ЕГЭ профиль| схема Бернулли|Ященко#33. Алгоритм кластеризации Ллойда (K-средних, K-means) | Машинное обучение#33. Алгоритм кластеризации Ллойда (K-средних, K-means) | Машинное обучение#32. Задачи кластеризации. Постановка задачи | Машинное обучение#32. Задачи кластеризации. Постановка задачи | Машинное обучение#31. Метрические регрессионные методы. Формула Надарая-Ватсона | Машинное обучение#31. Метрические регрессионные методы. Формула Надарая-Ватсона | Машинное обучение#39. Усечение (prunning) дерева, обработка пропусков и категориальных признаков | Машинное обучение#39. Усечение (prunning) дерева, обработка пропусков и категориальных признаков | Машинное обучение#30. Методы парзеновского окна и потенциальных функций | Машинное обучение#30. Методы парзеновского окна и потенциальных функций | Машинное обучение#36. Логические методы классификации | Машинное обучение#36. Логические методы классификации | Машинное обучениеВидео Лекция 4-7 ТВиМС Тема 4 Начальные и центральные моменты случайных величинВидео Лекция 4-7 ТВиМС Тема 4 Начальные и центральные моменты случайных величин#44. Градиентный бустинг и стохастический градиентный бустинг | Машинное обучение#44. Градиентный бустинг и стохастический градиентный бустинг | Машинное обучение#34. Алгоритм кластеризации DBSCAN | Машинное обучение#34. Алгоритм кластеризации DBSCAN | Машинное обучение#46. Обучение нейронной сети. Алгоритм back propagation | Машинное обучение#46. Обучение нейронной сети. Алгоритм back propagation | Машинное обучение#37. Критерии качества для построения решающих деревьев | Машинное обучение#37. Критерии качества для построения решающих деревьев | Машинное обучениеЕГЭ Математика 2 Задание Классическое определение вероятностиЕГЭ Математика 2 Задание Классическое определение вероятности#41. Случайные деревья и случайный лес. Бутстрэп и бэггинг | Машинное обучение#41. Случайные деревья и случайный лес. Бутстрэп и бэггинг | Машинное обучение#42. Введение в бустинг (boosting). Алгоритм AdaBoost при классификации | Машинное обучение#42. Введение в бустинг (boosting). Алгоритм AdaBoost при классификации | Машинное обучение#35. Агломеративная иерархическая кластеризация. Дендограмма | Машинное обучение#35. Агломеративная иерархическая кластеризация. Дендограмма | Машинное обучениеФракталы в природе mp4Фракталы в природе mp4Git remove file or directory from repository ~ GitHub, GitLab, BitBucketGit remove file or directory from repository ~ GitHub, GitLab, BitBucket
Яндекс.Метрика