Тёмный
Foundations of Data Science
Foundations of Data Science
Foundations of Data Science
Подписаться
11.7 Drift analysis
11:23
2 года назад
11 The behaviour of Markov chains
3:22
2 года назад
10.2 Likelihood and memorylessness
4:56
2 года назад
10.1 Markov chains
12:09
2 года назад
8.3 Non-parametric sampling
7:00
2 года назад
8.2 Hypothesis testing and p-values
23:37
2 года назад
8.1 Resampling for confidence intervals
13:03
2 года назад
8. Frequentism
3:58
2 года назад
6.3 The empirical distribution
6:06
2 года назад
7.4 Bayesian readouts
6:29
2 года назад
7. Bayesianism
16:54
2 года назад
5.2 Computational Bayes
19:25
2 года назад
5.1 Monte Carlo integration
13:21
2 года назад
4.3 Deriving the likelihood
9:18
2 года назад
4.2 Calculations with Bayes's rule
15:38
2 года назад
4.1 Bayes's rule for random variables
17:27
2 года назад
1.7 Supervised learning
14:18
2 года назад
1.6 Generative modelling
8:14
2 года назад
1.5 Likelihood notation
10:00
2 года назад
1.4 Numerical optimization
8:01
2 года назад
1.3 Maximum likelihood estimation
17:35
2 года назад
1.2 Standard random variables
3:21
2 года назад
1.1 Specifying probability models
15:20
2 года назад
Комментарии