Участник:StasFomin/Bookmarks/Algorithms — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
(Добавлена закладка Examples of constraint programming — DOcplex.CP: Constraint Programming Modeling for Python V2.20 documentation)
(Добавлена закладка Вероятностное программирование / Блог компании Яндекс / Хабр)
Строка 1: Строка 1:
 
== 2021 ==
 
== 2021 ==
 +
 +
=== 2021-07 ===
 +
 +
* 2021-07-01, 16:12:00: [https://habr.com/ru/company/yandex/blog/263991/ Вероятностное программирование / Блог компании Яндекс / Хабр]
 +
*: <html><h1 class="post__title post__title_full"><span class="post__title-text">Вероятностное программирование</span>    </h1>        <ul class="post__hubs post__hubs_full-post inline-list">          <li class="inline-list__item inline-list__item_hub">            <a href="https://habr.com/ru/company/yandex/" class="inline-list__item-link hub-link " title="Вы не подписаны на этот хаб" onclick="if (typeof ga === 'function') { ga('send', 'event', 'hub', 'post page', 'Блог компании Яндекс'); }">Блог компании Яндекс</a>,            </li>          <li class="inline-list__item inline-list__item_hub">            <a href="https://habr.com/ru/hub/search_technologies/" class="inline-list__item-link hub-link " title="Вы не подписаны на этот хаб" onclick="if (typeof ga === 'function') { ga('send', 'event', 'hub', 'post page', 'Поисковые технологии'); }">Поисковые технологии</a>,            </li>          <li class="inline-list__item inline-list__item_hub">            <a href="https://habr.com/ru/hub/programming/" class="inline-list__item-link hub-link " title="Вы не подписаны на этот хаб" onclick="if (typeof ga === 'function') { ga('send', 'event', 'hub', 'post page', 'Программирование'); }">Программирование</a>,            </li>          <li class="inline-list__item inline-list__item_hub">            <a href="https://habr.com/ru/hub/maths/" class="inline-list__item-link hub-link " title="Вы не подписаны на этот хаб" onclick="if (typeof ga === 'function') { ga('send', 'event', 'hub', 'post page', 'Математика'); }">Математика</a>,            </li>          <li class="inline-list__item inline-list__item_hub">            <a href="https://habr.com/ru/hub/machine_learning/" class="inline-list__item-link hub-link " title="Вы не подписаны на этот хаб" onclick="if (typeof ga === 'function') { ga('send', 'event', 'hub', 'post page', 'Машинное обучение'); }">Машинное обучение</a>          </li>      </ul>      <ul class="post__marks inline-list"></ul>      <div class="post__body post__body_full">      <div class="post__text post__text-html post__text_v1" id="post-content-body">Вероятностное моделирование является одним из мощнейших инструментов для специалиста по анализу данных. К сожалению, для его использования необходимо не только уверенно владеть </div></div></html>
 +
<!-- NEXT BOOKMARK -->
 +
 
=== 2021-06 ===
 
=== 2021-06 ===
  

Версия 13:12, 1 июля 2021

2021

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