📌 Խտության / բաշխման ֆունկցիա, անկախ պատահական մեծություններ | Գործնական 15 | Մաթեմատիկա ML-ի համար - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Խտության / բաշխման ֆունկցիա, անկախ պատահական մեծություններ | Գործնական 15 | Մաթեմատիկա ML-ի համար в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Խտության / բաշխման ֆունկցիա, անկախ պատահական մեծություններ | Գործնական 15 | Մաթեմատիկա ML-ի համար или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Խտության / բաշխման ֆունկցիա, անկախ պատահական մեծություններ | Գործնական 15 | Մաթեմատիկա ML-ի համար в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Խտության / բաշխման ֆունկցիա, անկախ պատահական մեծություններ | Գործնական 15 | Մաթեմատիկա ML-ի համար

🔗 Դասընթացին միանալու հղումը՝ https://t.me/metric_academy 📚 Նյութը՝ https://hayktarkhanyan.github.io/pyth... ⏳ Թեմաներ՝ 00:00 Դասի պլան 00:36 Մետաղադրամի նետում - PMF 06:26 Մետաղադրամի նետում - CDF 10:54 Անընդհատ պատահական մեծության PDF 19:12 Բաշխման ֆունկցիա (CDF) 22:22 Հարց․ ինչպե՞ս մեկնաբանել բաշխման ֆունկցիայի տեսքը 25:20 Անդրադարձ բայեսյան օպտիմիզացիային 27:55 Հաշվել ℙ[1＜X＜3] 29:36 Զառի նետում - պատահական մեծությունների անկախություն 33:41 ℙ[X, Y] համատեղ բաշխում (joint distribution) 36:07 Միաչափ բաշխում (marginal distribution) 37:45 Ստուգել անկախությունը 40:02 Հարց․ անկախ պատահույթներ 📌 Նկարագիր 1. Երկու անգամ մետաղադրամ ենք նետում ու հաշվում ղուշ ընկնելու քանակների հավանականային ֆունկցիան՝ PMF-ը, և բաշխման ֆունկցիան՝ CDF-ը։ 2. Անընդհատ պատահական մեծություն ենք դիտարկում ու օգտվում ենք ամբողջ տիրույթի վրա ինտեգրալի 1-ի հավասար լինելու հատկությունից, հաշվում CDF-ը և 1-3 թվերի միջև արժեք ընդունելու հավանականությունը։ 3. Պարզում ենք զառ նետելիս կենտ/զույգ լինելն ու 3-ից մեծ լինելը դիտարկող երկու պատահական մեծությունների անկախ լինելը՝ հաշվելով համատեղ ու միաչափ բաշխումները և ստուգելով ℙ[X, Y] = ℙ[X]∙ℙ[Y] բանաձևը։ #machinelearning #artificialintelligence #datascience #maths #probability #հավտես #հավանականություն #մեքենայական_ուսուցում #մաթեմատիկա

Comments