Производная и дифференциал функции. Математический анализ. машинного обучения. Data Science.

**Краткое описание с таймкодами:**

- **00:00:02 Введение в дифференциалы и производные:** Производная определяет скорость изменения функции, а дифференциал показывает изменение функции при малом изменении аргумента.
- **00:01:04 Определение производной:** Производная — это предел отношения приращения функции к приращению аргумента.
- **00:03:20 Различие между производной и дифференциалом:** Производная — численное значение, дифференциал — выражение для расчёта изменения функции.
- **00:05:43 Формула дифференциала:** Дифференциал равен произведению производной на дельта икс.
- **00:10:07 Бесконечно малые величины:** Величины более высокого порядка малости, чем дельта икс, называются бесконечно малыми.
- **00:12:00 Главная и линейная части:** Разложение величин на главную и линейную части, где линейной частью можно пренебречь.
- **00:20:12 Символ Ландау:** Используется для обозначения бесконечно малых величин и в анализе алгоритмов.
- **00:23:14 Бесконечно малые величины:** Бесконечно малые первого и высших порядков, примеры.
- **00:30:00 Дифференциал функции:** Обозначение дифференциала как произведения производной на изменение аргумента.
- **00:32:05 Пример с y = x:** Вычисление дифференциала для y = x, где производная равна 1.
- **00:35:14 Заключение:** Важность понимания производных и дифференциалов.
- **00:52:23 Введение в дифференциалы и производные:** Разница между дифференциалом и производной.
- **01:00:53 Различие между производной и дифференциалом:** Производная показывает мгновенную скорость, дифференциал — изменение функции.
- **01:10:40 Введение в производную:** Роль производной в численных методах.
- **01:23:03 Непрерывность функции и существование производной:** Условия существования производной.
- **01:24:37 Непрерывность и дифференцируемость:** Непрерывность функции не всегда означает её дифференцируемость.
- **01:28:52 Примеры функций, которые не дифференцируемы:** Примеры функций с корнями и модулями.

💰 Стать спонсором :

(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu

(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Основные математические темы:

Линейная алгебра:

Векторы и матрицы

Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след)

Собственные значения и собственные векторы

Обратные матрицы

Разложения (QR-разложение, SVD-разложение)

Системы линейных уравнений

Математический анализ:

Пределы и непрерывность

Производные и частные производные

Градиенты и оптимизация

Интегралы

Оптимизация функций

Теорема о среднем значении

Многомерный анализ

Теория вероятностей:

Случайные величины

Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское)

Условная вероятность

Теорема Байеса

Законы больших чисел и центральная предельная теорема

Статистика:

Математическое ожидание, дисперсия

Статистические гипотезы и критерии

Регрессия и корреляция

Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов)

Анализ данных и визуализация

Описательная статистика

Интервальная оценка

Проверка гипотез

Регрессионный анализ

Теги:

Математика для машинного обучения,

Линейная алгебра в Data Science,

Математический анализ для машинного обучения,

Теория вероятностей и статистика,

Математика для анализа данных,

Векторы и матрицы,

Производные и градиенты,

Распределения вероятностей,

Регрессия и корреляция,

Машинное обучение,

Data Science обучение,

Математические основы ML,

Алгоритмы машинного обучения,

линейная алгебра для машинного обучения,

теория вероятностей в data science,

математический анализ в ML,

статистика для анализа данных,

data science с нуля,

машинное обучение для начинающих,

Python для data science,

R для анализа данных,

numpy, pandas, scikit-learn,

deep learning,

нейронные сети,

искусственный интеллект,

#математика #datascience #machinelearning

математика с нуля,

математика для дата сайнс,

математика для машинного обучения,

математика для чайников,

математика для начинающих,

математика для программистов,

математика для data science,

репетитор по математике,

преподаватель по математике,

учитель по математике,

учитель математики,

ментор по математике,

тичер по математике,

репетитор по дата сайнс с нуля,

репетитор по высшей математике,

репетитор по математике для взрослых,

математика для заочников

математика для дата аналитика