[OTUS] Математика для Data Science. Продвинутый курс (2020)

mp4   Hot：13938   Size：4.31 GB   Created：2020-04-04 04:39:10   Update：2021-12-13 17:18:57  

Download link

小提示：当迅雷提示“下载出错”或“无法下载”等字样时，并非资源有问题，请更换 bitcomet(比特彗星) 即可下载，或者使用迅雷5。

File List

  • 25. Проверка гипотез. Часть 2/25.mp4 262.61 MB
    27. Регрессии/27.mp4 247.62 MB
    19. Комбинаторика и Основы теории вероятностей/19.mp4 228.57 MB
    02. Введение 2. Основные термины и определения мат.анализа, лин. алгебры и теории вероятностей/02.mp4 222.6 MB
    15. Метод максимального правдоподобия/15.mp4 183.06 MB
    07. Применение линейной алгебры в Data Science/07.mp4 174.27 MB
    14. Минимизация и максимизация в регрессиях/14.mp4 168.2 MB
    11. Теория пределов/11.mp4 166.77 MB
    26. Виды зависимостей/26.mp4 151.55 MB
    24. Проверка гипотез/24.mp4 140.03 MB
    05. Матричные разложения/05.mp4 139.26 MB
    20. Случайные величины/20.mp4 138.02 MB
    10. Метрические пространства/10_1.mp4 128.87 MB
    16. Применения мат.анализа в ML/16.mp4 126.63 MB
    01. Введение 1. Математика в Data Science/01.mp4 118.51 MB
    13. Оптимизация/13.mp4 117.46 MB
    30. Обсуждение тем курсового проекта/30.mp4 117.34 MB
    08. Применение линейной алгебры в Machine Learning/08.mp4 115.65 MB
    04. Геометрическая интерпретация в линейной алгебре/04_2.mp4 115.31 MB
    03. Матрицы. Основные понятия и операции/03.mp4 114.05 MB
    12. Дифференцирование/12.mp4 112.81 MB
    18. Midterm/18.mp4 107.4 MB
    17. Применения мат.анализа в ML/17.mp4 106.62 MB
    06. Матричные производные/06.mp4 100.27 MB
    09. Теория множеств/09.mp4 99.13 MB
    31. Ответы на вопросы по курсовым темам/31.mp4 98 MB
    04. Геометрическая интерпретация в линейной алгебре/04_1.mp4 76.51 MB
    22. Теоремы/22.mp4 73.52 MB
    29. Моделирование случайных величин/29.mp4 73.51 MB
    21. Непрерывные случайные величины/21.mp4 73.27 MB
    28. Метод главных компонент/28_2.mp4 71.05 MB
    10. Метрические пространства/10_3.mp4 63.68 MB
    10. Метрические пространства/10_2.mp4 59.65 MB
    28. Метод главных компонент/28_1.mp4 44.65 MB
    23. Точечное и интервальное оценивание/23.pptx 13.84 MB
    12. Дифференцирование/13.pptx 10.43 MB
    05. Матричные разложения/05.ipynb 6.91 MB
    25. Проверка гипотез. Часть 2/25.pptx 4.19 MB
    02. Введение 2. Основные термины и определения мат.анализа, лин. алгебры и теории вероятностей/02.pdf 3.32 MB
    09. Теория множеств/09.pdf 3.04 MB
    05. Матричные разложения/05.pdf 2.73 MB
    20. Случайные величины/20.pptx 2.29 MB
    01. Введение 1. Математика в Data Science/01.pdf 2.15 MB
    30. Обсуждение тем курсового проекта/Проекты.pptx 1.96 MB
    11. Теория пределов/11.pdf 1.74 MB
    29. Моделирование случайных величин/MonteCarlo.ipynb 1.74 MB
    03. Матрицы. Основные понятия и операции/03.pdf 1.61 MB
    04. Геометрическая интерпретация в линейной алгебре/04.pdf 1.61 MB
    07. Применение линейной алгебры в Data Science/07.ipynb 1.6 MB
    22. Теоремы/22.ipynb 1.55 MB
    17. Применения мат.анализа в ML/neural_network_implementation.ipynb 1.38 MB
    10. Метрические пространства/Linear_and_Normes_Spaces_v002.pdf 1.38 MB
    15. Метод максимального правдоподобия/15.pdf 1.19 MB
    08. Применение линейной алгебры в Machine Learning/08.ipynb 1.18 MB
    14. Минимизация и максимизация в регрессиях/14.pdf 1.14 MB
    25. Проверка гипотез. Часть 2/test.mhtml 1.05 MB
    21. Непрерывные случайные величины/21.ipynb 1.02 MB
    28. Метод главных компонент/Dimensionality.ipynb 934.46 KB
    16. Применения мат.анализа в ML/Optimization.ipynb 901.7 KB
    20. Случайные величины/test.mhtml 839.88 KB
    19. Комбинаторика и Основы теории вероятностей/test.mhtml 824.49 KB
    31. Ответы на вопросы по курсовым темам/ClusteringSegmentation.ipynb 373.76 KB
    02. Введение 2. Основные термины и определения мат.анализа, лин. алгебры и теории вероятностей/02_homework.pdf 165.63 KB
    14. Минимизация и максимизация в регрессиях/ДЗ.pdf 151.48 KB
    10. Метрические пространства/ДЗ.pdf 147.46 KB
    16. Применения мат.анализа в ML/ДЗ.pdf 146.27 KB
    12. Дифференцирование/ДЗ.pdf 142.9 KB
    03. Матрицы. Основные понятия и операции/03_homework.pdf 136.91 KB
    31. Ответы на вопросы по курсовым темам/matrix_factorization_recommender.ipynb 32.86 KB
    04. Геометрическая интерпретация в линейной алгебре/04_homework.pdf 26.66 KB
    20. Случайные величины/ДЗ занятие 20.docx 11.73 KB
    19. Комбинаторика и Основы теории вероятностей/ДЗ занятие 19.docx 11.44 KB
    25. Проверка гипотез. Часть 2/ДЗ занятие 25.docx 10.73 KB
    06. Матричные производные/06.ipynb 5.09 KB
    19. Комбинаторика и Основы теории вероятностей/ДЗ.txt 2.07 KB
    20. Случайные величины/ДЗ.txt 1.64 KB
    25. Проверка гипотез. Часть 2/ДЗ.txt 1.58 KB
    24. Проверка гипотез/ДЗ.txt 1.1 KB
    05. Матричные разложения/homework.txt 570 B
    22. Теоремы/ДЗ.txt 259 B
    07. Применение линейной алгебры в Data Science/homework.txt 255 B
    27. Регрессии/ДЗ.txt 65 B

Download Info

  • Tips

    “[OTUS] Математика для Data Science. Продвинутый курс (2020)” Its related downloads are collected from the DHT sharing network, the site will be 24 hours of real-time updates, to ensure that you get the latest resources.This site is not responsible for the authenticity of the resources, please pay attention to screening.If found bad resources, please send a report below the right, we will be the first time shielding.

  • DMCA Notice and Takedown Procedure

    If this resource infringes your copyright, please email([email protected]) us or leave your message here ! we will block the download link as soon as possiable.