ЕГЭ Ященко 2015. Вариант 21, задача №5. Ответ
По отзывам покупателей Михаил Михайлович оценил надежность двух интернет-магазинов. Вероятность того, что нужный товар доставят из магазина А, равна 0,81. Вероятность того, что этот товар доставят из магазина Б, равна 0,93. Михаил Михайлович заказал товар сразу в обоих магазинах. Считая, что интернет-магазины работают независимо друг от друга, найдите вероятность того, что ни один магазин не доставит товар.
Видео ЕГЭ Ященко 2015. Вариант 21, задача №5. Ответ канала selfedu
Видео ЕГЭ Ященко 2015. Вариант 21, задача №5. Ответ канала selfedu
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Принц на две путь к принцу на две с нуля (hefesto tutorial)
Авторское исполнение Passacaglia
Вариант ФИПИ на 100 баллов #32 (математика ЕГЭ профиль)
#1. Что такое Tensorflow? Примеры применения. Установка | Tensorflow 2 уроки
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер | Python для начинающих
#6. Делаем модель с помощью класса tf.Module. Пример обучения простой нейросети | Tensorflow 2 уроки
#11. Не дай шесту упасть или как нейросеть держит баланс | Генетические алгоритмы на Python
#3. Математические операции и функции над тензорами | Tensorflow 2 уроки
Авторское исполнение произведения Chi Mai
#2. Тензоры tf.constant и tf.Variable. Индексирование и изменение формы | Tensorflow 2 уроки
Разбор варианта ЕГЭ-2021 резервный день по математике! Анна Малкова
#7. Делаем модель нейросети для распознавания рукописных цифр | Tensorflow 2 уроки
#5. Строим градиентные алгоритмы оптимизации Adam, RMSProp, Adagrad, Adadelta | Tensorflow 2 уроки
#11. Keras - введение в функциональное API | Tensorflow 2 уроки
#9. Введение в модели и слои бэкэнда Keras | Tensorflow 2 уроки
#16. Способы сохранения и загрузки моделей в Keras | Tensorflow 2 уроки
#14. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit() | Tensorflow 2 уроки
#12. ResNet - революция глубокого обучения. Исчезающие и взрывающиеся градиенты | Tensorflow 2 уроки
#13. Создаем ResNet подобную архитектуру для классификации изображений CIFAR-10 | Tensorflow 2 уроки