Загрузка страницы

5. М-оценки. Робастность. Эффективность

Каждую неделю по вторникам приглашаем всех желающих на лекции по математической статистике. Максим Николаев познакомит слушателей как с классическими результатами в этой области, так и с более современными вычислительными методами.

Плейлист курса: https://youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpRIiB5S5ld-3nxxVAH5cyAc

Подробнее о курсе: https://compscicenter.ru/courses/math-stat/2022-spring

Подписывайтесь на наш канал: https://www.youtube.com/c/compscicenterru

Подробнее о поступлении в CS центр: https://compscicenter.ru/application

Следите за новостями и анонсами:
https://vk.com/compscicenter
https://t.me/compscicenter_ru

Поддержать CS центр: https://compscicenter.ru/fund

Видео 5. М-оценки. Робастность. Эффективность канала Computer Science Center
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
5 марта 2022 г. 17:05:33
00:00:00
Другие видео канала
Лекция 2. Числа, символы, массивыЛекция 2. Числа, символы, массивыЗачем нужны синусы и косинусы?Зачем нужны синусы и косинусы?Лекция 5. Проверка статистических гипотез (теоретическое введение)Лекция 5. Проверка статистических гипотез (теоретическое введение)Как работает компьютер? Шины адреса, управления и данных. Дешифрация. Взгляд изнутри!Как работает компьютер? Шины адреса, управления и данных. Дешифрация. Взгляд изнутри!Запросы в 1С за 3 часаЗапросы в 1С за 3 часаВыпадающий список в Excel с поискомВыпадающий список в Excel с поискомКак измерить количество информации?Как измерить количество информации?Смысл интеграла и производной. В помощь студентуСмысл интеграла и производной. В помощь студенту20 приемов и трюков MS Excel для начинающих20 приемов и трюков MS Excel для начинающихЛекция 11. Введение в шаблоны II (Программирование на C++, часть 1)Лекция 11. Введение в шаблоны II (Программирование на C++, часть 1)Фильтрация сводных таблиц Срезами и ШкалойФильтрация сводных таблиц Срезами и ШкалойЛекция 5. Проверка статистических гипотезЛекция 5. Проверка статистических гипотезОценка сложности алгоритма. Сложность алгоритмов. Big O, Большое ООценка сложности алгоритма. Сложность алгоритмов. Big O, Большое ОЛекция 1. Введение. Расчёт матриц камеры и проекцииЛекция 1. Введение. Расчёт матриц камеры и проекции1. Введение (Программирование на Rust)1. Введение (Программирование на Rust)Power BI и новые возможности ExcelPower BI и новые возможности ExcelЛекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1Связанные выпадающие списки в ExcelСвязанные выпадающие списки в ExcelЛекция 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2)Лекция 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2)
Яндекс.Метрика