Теория вероятностей и математическая статистика. Руководство по решению задач
A

Теория вероятностей и математическая статистика. Руководство по решению задач

Математика
probability theory mathematical statistics problem solving Mathcad laboratory work random processes combinatorics
Автор
В. В. Григорьев-Голубев, Н. В. Васильева, Е. А. Кротов
Издательство
БХВ-Петербург
Год
2021
Язык
Русский
35
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод

Кэвин П. Мэрфи

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

Томас Нилд

Регрессия: теория и практика. C примерами на R и Stan

Регрессия: теория и практика. C примерами на R и Stan

Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

Алгоритмы принятия решений

Алгоритмы принятия решений

Микель Кохендерфер, Тим Уилер, Кайл Рэй

Байесовские модели восприятия и действия. Современный взгляд на принципы работы мозга

Байесовские модели восприятия и действия. Современный взгляд на принципы работы мозга

Вэй Цзи Ма, Конрад Кёрдинг, Дэниел Голдрайх

Байесовские модели. Байесовская статистика на языке программирования Python

Байесовские модели. Байесовская статистика на языке программирования Python

Аллен Б. Дауни

Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы

Эндрю Гласснер

Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения

Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения

Куликова И. В.

Глубокое обучение: принципы и концепции

Глубокое обучение: принципы и концепции

Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

Машинное обучение без лишних слов

Машинное обучение без лишних слов

Андрей Бурков