ЦОС Python #9: Байесовское построение оценок, метод максимального правдоподобия
Рассматривается общий принцип построения оптимальных байесовских оценок. Даются понятия простой и квадратической функций потерь. Построение оценки по методу максимального правдоподобия и способ ее уточнения при наличии априорной информации.
Инфо-сайт:
1 view
2
1
10 months ago 00:14:14 1
ЦОС Python #3: Метод градиентного спуска для двух параметров
10 months ago 00:13:31 2
ЦОС Python #10: Байесовский классификатор, отношение правдоподобия
10 months ago 00:15:30 1
ЦОС Python #9: Байесовское построение оценок, метод максимального правдоподобия
10 months ago 00:13:49 1
ЦОС Python #6: Фильтр Калмана для авторегрессионого уравнения
10 months ago 00:16:14 1
ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска
10 months ago 00:17:19 1
ЦОС Python #5: Фильтр Калмана дискретного времени
10 months ago 00:16:51 1
ЦОС Python #1: Метод наименьших квадратов
10 months ago 00:11:17 1
ЦОС Python #7: Векторный фильтр Калмана
10 months ago 00:13:18 1
ЦОС Python #8: Фильтр Винера
10 months ago 00:13:23 1
ЦОС Python #4: Марковские процессы в дискретном времени
1 year ago 00:04:16 1
ЦОС Python. Введение
3 years ago 00:20:57 1
But what is the Fourier Transform? A visual introduction.