Рубрика «теория вероятностей»

Как ушлый румынский экономист легально обставил лотерейную систему, выиграв миллионы долларов по всему миру.

Вечером в минувшую среду один калифорниец выиграл $1,08 миллиарда в лотерею Powerball – это один из самых больших кушей в истории. Но не эта игровая победа самая невероятная в истории. Ниже предлагается перевод сюжета, впервые опубликованного в августе 2018 года и рассказывающего об экономисте, по-настоящему преуспевшем в лотереях:

15 февраля 1992 года вскоре после 11 утра неказистый лототрон, крутившийся в эфире лотереи Штата Виргиния, выдал на всеобщее обозрение 6 шаров с выигрышными номерами: 8… 11… 13… 15… 19… 20.Читать полностью »

Привет! Я очень долго собирался с мыслями, чтобы попробовать опубликовать свою статью в вашем сообществе, это дебют, поэтому буду рад услышать в комментариях обратную связь по поводу содержимого материала. Тематика сегодняшнего сообщения – это разбор базовых понятий в теории вероятностей с помощью языка программирования Python.

Читать полностью »

Квантовая теория является одной из самых точных моделей, описывающих окружающий нас мир, а технические решения, разработанные благодаря применению аппарата квантовой механики, прочно вошли в повседневную жизнь современного общества. И тем удивительнее, что понимание даже базовых концепций этой сферы знаний вступает в серьезные противоречия с интуицией, не только людей далеких от науки, но и самих исследователей, подтверждением чему является большое количество различных интерпретаций. В этой статье, предлагаю рассмотреть основные понятия квантовой теории с показавшейся автору наиболее интуитивно-понятной точки зрения, несколько модифицированной теории вероятностей.

image Что будет, если по аналогии с двущелевым опытом, все пространство на пути частицы до экрана будет заполнено щелями?

Читать полностью »

Дисклеймер: данная статья является адаптированным переводом. Оригинал можно прочесть здесь.

Байесовские сети при помощи Питона — объяснение с примерами

Из-за ограниченности информации (особенно на родном русском) и ресурсов работы, байесовские сети окружены рядом проблем. И можно было бы спать спокойно, если бы их реализация не осуществлялась в большинстве передовых технологий эры, таких как искусственный интеллект и машинное обучение.

Основываясь на данном факте, эта статья полностью посвящена работе Байесовских сетей и тому, как они сами могут не формировать проблемы, а применяться в их решении, даже если решаемые проблемы крайне запутаны.
Читать полностью »

Визуальная теория информации (часть 2) - 1

Вторая часть перевода лонгрида посвященного визуализации концепций из теории информации. Во второй части рассматриваются энтропия, перекрестная энтропия, дивергенция Кульбака-Лейблера, взаимная информация и дробные биты. Все концепции снабжены прекрасными визуальными объяснениями.

Для полноты восприятия, перед чтением второй части, рекомендую ознакомиться с первой.

Читать полностью »

Визуальная теория информации (часть 1) - 1

Перевод интересного лонгрида посвященного визуализации концепций из теории информации. В первой части мы посмотрим как отобразить графически вероятностные распределения, их взаимодействие и условные вероятности. Далее разберемся с кодами фиксированной и переменной длины, посмотрим как строится оптимальный код и почему он такой. В качестве дополнения визуально разбирается статистический парадокс Симпсона.

Теория информации дает нам точный язык для описания многих вещей. Сколько во мне неопределенности? Как много знание ответа на вопрос А говорит мне об ответе на вопрос Б? Насколько похож один набор убеждений на другой? У меня были неформальные версии этих идей, когда я был маленьким ребенком, но теория информации кристаллизует их в точные, сильные идеи. Эти идеи имеют огромное разнообразие применений, от сжатия данных до квантовой физики, машинного обучения и обширных областей между ними.

К сожалению, теория информации может казаться пугающей. Я не думаю, что есть какая-то причина для этого. Фактически, многие ключевые идеи могут быть объяснены визуально!

Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «The Surprisingly Solid Mathematical Case of the Tin Foil Hat Gun Prepper» автора BJ Campbell.

«Всего лишь девять приемов пищи отделяют человечество от анархии», – Альфред Генри Льюис, 1906 год.

Гидрология и математика редких событий, или Неоспоримый аргумент в пользу выживальщиков - 1
Читать полностью »

Конспект по «Машинному обучению». Теория вероятностей. Формула Байеса - 1

Теория вероятностей. Формула Байеса

Пусть проводится некоторый эксперимент.

$w_1, ..., w_N$элементарные события (элементарные исходы эксперимента).
$Omega={w_i}_{i=1}^N$пространство элементарных событий (совокупность всевозможных элементарных исходов эксперимента).
Читать полностью »

Вопреки правилам пользования метрополитеном, желая сэкономить время, каждый из нас хотя бы раз в жизни бежал вниз по эскалатору. На первый взгляд кажется, что это абсолютно логично и правильно: хочешь быстрее уехать – постарайся оказаться на платформе как можно раньше. Однако, практически сразу в голову приходит следующий сценарий: вы сломя голову летите по эскалатору вниз, спускаетесь на платформу, а двери вагона закрываются прямо перед вашим носом. Пока вы ждёте следующий поезд – люди, которые вставали на эскалатор одновременно с вами, успевают стоя на месте спокойно спуститься и сесть в следующий поезд. В таком случае – выигрыша никакого. Так насколько же рационально бежать по эскалатору вниз и стоит ли заниматься этим вообще? Спешу вас обрадовать – ответ найден! Ниже представлено математическое обоснование нецелесообразности (да, именно НЕ) бежать вниз по эскалатору в метро.
Читать полностью »

Вместо введения

В статье описывается исследование, проведенное с целью проверки утверждения центральной предельной теоремы о том, что сумма N независимых и одинаково распределенных случайных величин, отобранных практически из любого распределения, имеет распределение, близкое к нормальному. Однако, прежде чем мы перейдем к описанию исследования и более подробному раскрытию смысла центральной предельной теоремы, не лишним будет сообщить, зачем вообще проводилось исследование и кому может быть полезна статья.

В первую очередь, статья может быть полезна всем начинающим постигать основы машинного обучения, в особенности если уважаемый читатель еще и на первом курсе специализации «Машинное обучение и анализ данных». Именно подобного рода исследование требуется провести на заключительной неделе первого курса, указанной выше специализации, чтобы получить заветный сертификат.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js