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