Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Кибзун А.И., Горяинова Е.Р., Наумов А.В. Теория вероятностей и математическая статистика

  • Файл формата pdf
  • размером 9,47 МБ
  • Добавлен пользователем
  • Описание отредактировано
Кибзун А.И., Горяинова Е.Р., Наумов А.В. Теория вероятностей и математическая статистика
Учебное пособие для вузов. Базовый курс с примерами и задачами. — М.: Физматлит, 2007. — 232 с.
Книга предназначена для начального ознакомления с основами теории вероятностей и математической статистики и развития навыков решения практических задач.
Основное внимание уделяется краткости изложения полного курса «Теории вероятностей и математической статистики», состоящего из теоретического и практического материала. Структура изложения максимально приближена к лекционным и практическим занятиям. Пособие может одновременно играть роль учебника, задачника и справочника.
Для преподавателей ВУЗов, инженеров и студентов технических и экономических специальностей.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация

Смотри также

Подробнее

Murphy K.P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective

  • pdf
Massachusetts Institute of Technology, 2012. — 1067 p. — ISBN: 0262018020, 978-0262018029. Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive...
  • 25,69 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Кельберт М.Я., Сухов Ю.М. Вероятность и статистика в примерах и задачах. Том 1. Основные понятия теории вероятностей и математической статистики

  • pdf
Пер. с англ. В. Кноповой, Ю. Мишуры, Л. Сахно. — М.: Московский центр непрерывного математического образования (МЦНМО), 2007. — 456 с.: ил. — ISBN 978-5-94057-253-4. Для освоения теории вероятностей и математической статистики тренировка в решении задач и выработка интуиции важны не меньше, чем изучение доказательств теорем; большое разнообразие задач по этому предмету...
  • 6,58 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Кельберт М.Я., Сухов Ю.М. Вероятность и статистика в примерах и задачах. Том 2. Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения

  • pdf
Учебное пособие. — Москва: Московский центр непрерывного математического образования (МЦНМО), 2009. — 588 c. — ISBN 978-5-94057-252-7. Для освоения теории вероятностей и математической статистики тренировка в решении задач и выработка интуиции важны не меньше, чем изучение доказательств теорем; большое разнообразие задач по этому предмету затрудняет студентам переход от лекций...
  • 4,15 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Кострикин А.И. Введение в алгебру. Часть 1. Основы алгебры

  • pdf
Учебник для вузов. — 3-е изд. — М.: Физматлит, 2000. — 272 с. — ISBN: 5-9221-0487-Х. Рассмотрены системы линейных уравнений, элементарная теория матриц, теория определителей, простейшие свойства групп, колец и полей, комплексные числа и корни многочленов. Помещено большое число упражнений различной степени трудности. Специальный раздел посвящен обсуждению некоторых нерешенных...
  • 56,18 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Мюллер А., Гидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python

  • pdf
М.: O’Reilly Media, 2017. — 392 с. Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем...
  • 13,28 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс

  • pdf
2-e изд. — Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с.: ил. В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также...
  • 18,63 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Наверх