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कोर्स

Python में Probability की बुनियाद

मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 08/2024
यादृच्छिक चर, माध्य, विचरण, प्रायिकता वितरण और सशर्त प्रायिकताओं जैसे मूलभूत प्रायिकता अवधारणाएँ सीखें।
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PythonProbability & Statistics
5 घंटे
16 वीडियो
61 अभ्यास
5,050 XP
15,982
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पाठ्यक्रम विवरण

Probability यादृच्छिक प्रयोगों के नतीजों में दिखने वाली नियमितताओं का अध्ययन है। इस कोर्स में, आप रैंडम वैरिएबल्स (क्लासिक सिक्का उछाल उदाहरण से शुरुआत), mean और variance की गणना, probability distributions, और conditional probability जैसे बुनियादी कॉन्सेप्ट्स सीखेंगे। हम probability के दो बहुत महत्वपूर्ण नतीजे भी समझेंगे: law of large numbers और central limit theorem। चूँकि probability डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का मूल है, ये कॉन्सेप्ट्स आपको मॉडलों को बेहतर समझने और लागू करने में मदद करेंगे। संभावनाएँ हर जगह हैं, और probability का अध्ययन दुनिया को देखने का आपका नजरिया बदल देगा। चलिए, randomness की शुरुआत करते हैं!

पूर्व आवश्यकताएं

Introduction to Statistics in Python
1

आइए सिक्का उछालना शुरू करें

सिक्का उछालना एक यादृच्छिक प्रयोग का क्लासिक उदाहरण है। संभव नतीजे हैं हेड्स या टेल्स। इस तरह के प्रयोग, जिसे Bernoulli या binomial trial कहा जाता है, हमें दो संभावित नतीजों वाली समस्याओं का अध्ययन करने देते हैं, जैसे "हाँ" या "ना" और "वोट" या "नो वोट"। यह अध्याय Bernoulli प्रयोगों का परिचय देता है, कई Bernoulli trials को मॉडल करने के लिए binomial distributions, और scipy लाइब्रेरी के साथ probability simulations।
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2

कुछ probabilities की गणना करें

इस अध्याय में आप अलग-अलग तरह की probabilities की गणना करना सीखेंगे, जैसे दो घटनाओं के intersection की probability और दो घटनाओं की probabilities के योग की probability, और उन स्थितियों का सिमुलेशन करना। आप conditional probability के बारे में भी जानेंगे और Bayes' rule को कैसे लागू करें।
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3

महत्वपूर्ण probability distributions

अब तक हम binomial distributions के साथ काम कर रहे थे, लेकिन किसी random variable के लिए कई तरह की probability distributions हो सकती हैं। इस अध्याय में हम तीन और distributions का परिचय देंगे जो binomial distribution से संबंधित हैं: normal, Poisson, और geometric distributions।
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4

जब probability मिलती है statistics से

अब जब आप probabilities और probability distributions के महत्वपूर्ण गुणों की गणना करना जानते हैं, तो हम दो महत्वपूर्ण नतीजों का परिचय देंगे: law of large numbers और central limit theorem। इससे आपका यह समझना गहरा होगा कि जैसे-जैसे अधिक डेटा आता है, sample mean कैसे population mean की ओर अभिसरित होता है और कुछ शर्तों में random variables के योग का व्यवहार कैसा होता है।हम डेटा साइंस में probability और statistics के अनुप्रयोग के रूप में linear और logistic regressions के बीच के संबंध भी खोजेंगे।
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