Участник:StasFomin/Bookmarks/Algorithms — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
(Добавлена закладка Academic License Detail - Gurobi)
(Добавлена закладка Nick Titterton)
Строка 1: Строка 1:
 
== 2022 ==
 
== 2022 ==
 
 
=== 2022-04 ===
 
=== 2022-04 ===
  
 +
* 2022-04-27, 22:04:58: [http://nicktitterton.com/SDPmaxcut.html Nick Titterton]
 +
*: <html>X = cvx.Variable((V, V), PSD=True) </html>
 +
<!-- NEXT BOOKMARK -->
 
* 2022-04-27, 15:10:17: [https://www.gurobi.com/downloads/free-academic-license/ Academic License Detail - Gurobi]
 
* 2022-04-27, 15:10:17: [https://www.gurobi.com/downloads/free-academic-license/ Academic License Detail - Gurobi]
 
*: <html>grbgetkey fe05e206-c63b-11ec-acdf-0242c0a89004</html>
 
*: <html>grbgetkey fe05e206-c63b-11ec-acdf-0242c0a89004</html>

Версия 22:04, 27 апреля 2022

2022

2022-04

2022-03

2021

2021-12

2021-11

2021-10

2021-09

2021-08

2021-07

2021-06

2021-05

  • 2021-05-30, 11:24:30: Facebook
    Аллен Дауни прямо радует - читается хорошо, без академической воды и понятно, с адекватными и ясными примерами практических задач. Последний раз все было так ясно и лаконично при перерешивании задач по терверу из советского учебника Вентцель и книги по байесовским методам Джона Крушке. Покрутил, наверное, в 10 раз в голове теорему Байеса и, вообще, понятие вероятности, условной вероятности, совместной вероятности, априорного и апостериорного распределения, сопряженного приора, pdf, pmf, cdf с разных сторон (и в очередной раз так и не просек простую идею бета-распределения, но, верю, она же есть) - ну чтобы чуйка развилась еще больше. Я честно, от всего сердца и ума, делал несколько подходов к прикладной байесовской статистике с разных сторон и с разными инструментами, прочитал, наверно несколько книг (поняв в них далеко не все) и не помню уже как много статей, но постоянно преследовал вопрос - а зачем и как это мне поможет в повседневной практике? Основная цель, которую я преследовал и до сих пор преследую для себя - научиться понимать "небольшие" данные и причины, стоящие за ними глубже, чем позволяют популярные статистические методы и мало кем, на самом деле, глубоко понимаемые доверительные интервалы на хи-квадратах, погоняемых группами сТЬЮдентов

2021-04

2021-03

2021-02

2021-01

2020

2020-12

2020-11

2020-10

2020-09

2020-08

2020-07