Участник:StasFomin/Bookmarks/Algorithms — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
(Добавлена закладка GitHub - winstonyym/urbanity at db0fa19f0ced219b1bbf4daf146474c649d0d765)
(Добавлена закладка PBF Format — OpenStreetMap Wiki)
Строка 1: Строка 1:
 
== 2023 ==
 
== 2023 ==
 
 
=== 2023-06 ===
 
=== 2023-06 ===
  
 +
* 2023-06-05, 05:58:34: [https://wiki.openstreetmap.org/wiki/PBF_Format PBF Format — OpenStreetMap Wiki]
 
* 2023-06-05, 05:56:56: [https://github.com/winstonyym/urbanity/tree/db0fa19f0ced219b1bbf4daf146474c649d0d765 GitHub - winstonyym/urbanity at db0fa19f0ced219b1bbf4daf146474c649d0d765]
 
* 2023-06-05, 05:56:56: [https://github.com/winstonyym/urbanity/tree/db0fa19f0ced219b1bbf4daf146474c649d0d765 GitHub - winstonyym/urbanity at db0fa19f0ced219b1bbf4daf146474c649d0d765]
  

Версия 05:58, 5 июня 2023

2023

2023-06

2023-03

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