Научные труды и учебные материалы. От конкретного вопроса — к книге и собственному маршруту обучения.
Карта областей знаний · Математика: 51 тема и 235 книг
Учебное издание в тематической подборке «Основы теории вероятностей». Имена в источнике: Sheldon M. Ross. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Стохастический анализ». Имена в источнике: Louis-Pierre Arguin. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Продвинутая теория вероятностей». Имена в источнике: Jeffrey S. Rosenthal. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Основы теории вероятностей». Имена в источнике: R. Meester. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Стохастический анализ». Имена в источнике: Ovidiu Calin. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Продвинутая теория вероятностей». Имена в источнике: V. K. Rohatgi, A. K. Md. E. Saleh. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Продвинутая теория вероятностей». Имена в источнике: William Feller. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Стохастический анализ». Имена в источнике: Simo Särkkä, Arno Solin. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Продвинутая теория вероятностей». Имена в источнике: David Pollard. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Основы теории вероятностей». Имена в источнике: Joseph K. Blitzstein, Jessica Hwang. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Основы теории вероятностей». Имена в источнике: Dimitri P. Bertsekas, John N. Tsitsiklis. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Стохастический анализ». Имена в источнике: Fima C. Klebaner. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Продвинутая теория вероятностей». Имена в источнике: A. N. Shiryayev. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Продвинутая теория вероятностей». Имена в источнике: Patrick Billingsley. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Стохастический анализ». Имена в источнике: Mircea Grigoriu. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Учебное издание в тематической подборке «Стохастический анализ». Имена в источнике: Paolo Baldi. Библиографическая карточка создана по mathematics-roadmap. Внутри одной темы книги могут дополнять или заменять друг друга; выбор зависит от подготовки читателя. Конкретное издание и его выходные данные требуют уточнения.
Курс байесовского подхода, использующий вычисления вместо сложного аналитического аппарата. Вероятностные распределения и обновление предположений исследуются средствами Python. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.
Введение в сбор и описание данных, вероятностные модели и статистический вывод. Основные понятия сопровождаются задачами, которые помогают различать описание наблюдений и обоснование выводов о генеральной совокупности. Оригинальное название: Introductory Statistics 2e. Здесь представлена библиографическая карточка; полный текст не перепубликуется.
Введение в машинное обучение через вероятностные модели и байесовский подход к решениям. Математическая подготовка связана с методами обучения по размеченным и неразмеченным данным. Оригинальное название: Probabilistic Machine Learning: An Introduction. Здесь представлена библиографическая карточка; полный текст не перепубликуется.
Курс соединяет комбинаторные модели случайности с распределениями случайных величин. Темы включают условную вероятность, математическое ожидание, предельные теоремы и приложения к случайным процессам. Комплект курса на английском языке; здесь представлена карточка со ссылками на материалы MIT OpenCourseWare.
Введение в вероятностные модели с опорой на математический анализ и линейную алгебру. Рассматриваются случайные величины и вычисление характеристик распределений. Карточка ведёт к оригинальному учебному материалу; полный текст на Libreta не размещён.