Математика

Полный обзор инструментов Data Science на Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn. С чего начать анализ данных и машинное обучение.

Шпаргалка по Scikit-learn — создание моделей, пайплайны, оценка качества, подбор гиперпараметров. Примеры кода для классификации, регрессии и кластеризации.

Полная шпаргалка по NumPy: создание массивов, индексация, broadcasting, линейная алгебра, статистика, векторизация, einsum. С примерами от простого к сложному.

Закон больших чисел простыми словами: суть, теорема Бернулли и Чебышёва, примеры из казино, страхования и A/B-тестов. Плюс центральная предельная теорема.

Формула Байеса простыми словами: суть, теорема Байеса и примеры с медицинским тестом, спам-фильтрами и судебными ошибками. Как пересчитывать вероятности.

Комбинаторика с нуля: перестановки, размещения, сочетания — все формулы, отличия, когда что применять. 15 задач с решениями. Связь с биномом Ньютона и треугольником Паскаля.

Графы в дискретной математике: что это, виды графов, алгоритмы поиска (BFS, DFS, Дейкстра), остовные деревья, раскраска графов. Реальные применения: соцсети, навигация, компиляторы, логистика.

Формула Бернулли в теории вероятностей: что это, когда применять, вывод формулы. 10 задач с подробными решениями — от подбрасывания монет до контроля качества.

Число Эйлера e ≈ 2.71828 — что это, откуда взялось, почему так важно. Интуитивное объяснение через сложный процент, связь с экспонентой, натуральным логарифмом и формулой Эйлера.

Математическое ожидание — что это такое и зачем оно нужно. Интуитивное объяснение: от монеток и казино до инвестиционных решений. Свойства, формулы, примеры из жизни.

Ультимативная шпаргалка по дискретной математике для студентов МИФИ, МФТИ, МГУ

Ультимативная шпаргалка по теории вероятностей и математической статистике для студентов МИФИ, МФТИ, МГУ

Супер-шпаргалка по аналитической геометрии и линейной алгебре для студентов МИФИ, МФТИ

Перечень понятий, определений, аксиом и теорем курса математического анализа для МФТИ, МИФИ, МГУ