After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Ймовірність вивчає закономірності, що проявляються у результатах випадкових експериментів. У цьому курсі ви ознайомитеся з фундаментальними поняттями теорії ймовірностей: випадковими величинами (почнемо з класичного прикладу підкидання монети), обчисленням середнього та дисперсії, розподілами ймовірностей і умовною ймовірністю. Ми також розглянемо два надзвичайно важливі результати: закон великих чисел і центральну граничну теорему. Оскільки ймовірність лежить в основі науки про дані та машинного навчання, ці концепції допоможуть вам краще розуміти та надійніше застосовувати моделі. Випадковість — усюди, і вивчення ймовірності змінить ваш погляд на світ. Приступаймо до випадковостей!
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Почнімо підкидати монети
Підкидання монети — класичний приклад випадкового експерименту. Можливі результати — герб або решка. Такий тип експерименту, відомий як випробування Бернуллі або біноміальне випробування, дає змогу вивчати задачі з двома можливими наслідками, як-от «так» чи «ні», «голосую» чи «не голосую». У цьому розділі ми познайомимося з експериментами Бернуллі, біноміальними розподілами для моделювання кількох випробувань Бернуллі та імітаційним моделюванням імовірностей за допомогою бібліотеки scipy.
- Підкиньмо монету в Python50 XP
- Підкидаємо монети100 XP
- Ще більше підкидань монети з binom100 XP
- Функції мас і розподілу ймовірностей50 XP
- Прогнозування ймовірності браку100 XP
- Прогнозування зайнятості100 XP
- Прогнозування частки обвинувальних вироків за крадіжки зі зломом100 XP
- Сподіване значення, середнє та дисперсія50 XP
- Обчислення математичного сподівання та дисперсії50 XP
- Обчислення вибіркового середнього100 XP
- Перевіряємо результат100 XP
- Обчислення середнього та дисперсії вибірки100 XP
2
Обчислімо деякі ймовірності
У цьому розділі ви навчитеся обчислювати різні види ймовірностей, зокрема ймовірність перетину двох подій і суму ймовірностей двох подій, а також моделювати ці ситуації. Ви також дізнаєтеся про умовну ймовірність і як застосовувати правило Байєса.
3
Важливі розподіли ймовірностей
Досі ми працювали з біноміальними розподілами, але існує багато розподілів, яких може набувати випадкова величина. У цьому розділі ми розглянемо ще три, пов'язані з біноміальним: нормальний, Пуассона та геометричний розподіли.
4
Де ймовірність зустрічає статистику
Тепер, коли ви вмієте обчислювати ймовірності та важливі характеристики розподілів, ми представимо два ключові результати: закон великих чисел і центральну граничну теорему. Це розширить розуміння того, як вибіркове середнє наближається до генерального середнього зі збільшенням обсягу даних і як сума випадкових величин поводиться за певних умов.
Ми також розглянемо зв'язки між лінійною та логістичною регресіями як застосування ймовірності й статистики в науці про дані.
Основи теорії ймовірностей у Python
Курс
завершено
