Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай Математика для Data Science, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум
  1. Урок 1. 00:03:18
    1.01 О курсе
  2. Урок 2. 00:02:00
    1.02 Введение в модуль
  3. Урок 3. 00:09:26
    1.03.1 Теория множеств
  4. Урок 4. 00:09:05
    1.03.2 Функция
  5. Урок 5. 00:05:35
    1.03.3 Ограниченность множества
  6. Урок 6. 00:13:34
    1.04.1 Числовые последовательности
  7. Урок 7. 00:14:42
    1.04.2 Предел последовательности. Сходимость
  8. Урок 8. 00:16:56
    1.04.3 Предельная точка. Критерий Коши
  9. Урок 9. 00:08:51
    1.04.4 Применение критерия Коши. 2-й замечательный предел
  10. Урок 10. 00:23:32
    1.04.5 Решение задач
  11. Урок 11. 01:35:55
    1.05 Пределы числовых функций. Асимптотическое сравнение функций
  12. Урок 12. 01:07:45
    1.06 Вебинар по решению задач домашней работы
  13. Урок 13. 01:15:17
    1.07 Непрерывность функции
  14. Урок 14. 01:20:46
    1.08 Дифференциальное исчисление
  15. Урок 15. 01:48:05
    1.09 Дифференцируемость функций многих переменных. Поиск экстремумов
  16. Урок 16. 01:22:21
    1.10 Применения формулы Тейлора
  17. Урок 17. 01:06:23
    1.11 Определенный интеграл
  18. Урок 18. 01:07:18
    1.12 Несобственный интеграл
  19. Урок 19. 01:08:27
    1.13 Интеграл Лебега
  20. Урок 20. 01:14:54
    1.14 Числовые и функциональные ряды
  21. Урок 21. 01:11:38
    1.15 Функции многих переменных
  22. Урок 22. 01:56:34
    1.16 Нахождение наибольшего и наименьшего значений функций на отрезке
  23. Урок 23. 01:14:31
    2.01 Основные формулы комбинаторики
  24. Урок 24. 00:43:26
    2.02 Принцип Дирихле
  25. Урок 25. 01:29:17
    2.03 Перестановки, размещения и сочетания с повторениями
  26. Урок 26. 01:30:11
    2.04 Консультация по комбинаторике и теории вероятностей
  27. Урок 27. 01:18:15
    3.01 Основные понятия, классическая модель вероятности
  28. Урок 28. 01:10:21
    3.02 Непрерывные случайные величины
  29. Урок 29. 01:22:32
    3.03 Численные характеристики случайных величин
  30. Урок 30. 01:08:48
    3.04 Основные законы распределения случайных величин
  31. Урок 31. 01:19:50
    3.05 Моделирование случайных величин с заданным распределением
  32. Урок 32. 01:06:47
    3.06 Основные теоремы теории вероятностей
  33. Урок 33. 00:54:19
    3.07 Основные понятия матстатистики. Точечные оценки и их свойства
  34. Урок 34. 01:09:07
    3.08 Методы построения оценок неизвестных параметров
  35. Урок 35. 01:04:49
    3.09 Проверка статистических гипотез
  36. Урок 36. 01:05:40
    3.10
  37. Урок 37. 01:32:47
    4.01 Матрицы и операции над ними
  38. Урок 38. 01:39:28
    4.02 Определитель квадратной матрицы
  39. Урок 39. 01:08:59
    4.03 Обратная матрица
  40. Урок 40. 01:03:05
    4.04 Однородные и неоднородные системы уравнений
  41. Урок 41. 01:15:02
    4.05 Линейная зависимость и ранг
  42. Урок 42. 01:11:38
    4.06 Консультация
  43. Урок 43. 01:40:13
    4.07 Комплексные числа
  44. Урок 44. 00:48:43
    4.08 Линейные отображения
  45. Урок 45. 01:05:13
    4.09 Собственные векторы линейного отображения
  46. Урок 46. 01:05:18
    4.10 Скалярное произведение в линейном пространстве
  47. Урок 47. 01:02:57
    4.11 Отображения в евклидовом пространстве
  48. Урок 48. 00:47:18
    4.12 Билинейные и квадратичные формы
  49. Урок 49. 01:27:07
    5.01 Word2vec
  50. Урок 50. 01:16:41
    5.02 Градиентный спуск
  51. Урок 51. 01:24:26
    5.03 Backpropagation
  52. Урок 52. 01:08:57
    5.04 Случайный лес
  53. Урок 53. 00:53:24
    5.05 Классификация наблюдений логистическая и пробит регрессии
  54. Урок 54. 01:08:41
    5.06 Метод ближайших соседей (KNN)
  55. Урок 55. 00:38:42
    5.07 Классификация наблюдений байесовский классификатор
  56. Урок 56. 00:39:37
    6.01 Коворкинг-сессия