dididedi

(Цикл в программировании) Рабочий пример 4: вычисление итоговой оценки

(Цикл в программировании) Рабочий пример 3: вычисление среднего значения

(Цикл в программировании) Рабочий пример 2: отображение чисел, введенных пользователем

(Цикл в программировании) Рабочий пример 1: отображение целых чисел (от 0 до 9)

1.4 M/M/1/GD/c/∞ [Queuing Theory]

1.3.c M/M/1 Example: Tool Center [Queuing Theory]

1.3b M/M/1 Example: Service Station [Queuing Theory]

1.3a M/M/1 Example: Drive-in Banking [Queuing Theory]

1.2 M/M/1: Deriving L, Lq, Ls and W, Wq, Ws [Queuing Theory]

0.5 Birth-Death Process: Example [Queuing Theory]

1.1 M/M/1: Вероятности стационарного состояния [Теория массового обслуживания]

0.4 Birth-Death Process for Deriving Steady-state Probabilities [Queuing Theory]

0.2 Modeling Arrival & Service Processes [Queuing Theory]

0.3 Kendall-Lee Notation [Queuing Theory]

0.1 Queuing Terminology [Queuing Theory]

Logistic Regression 3: Gradient Descent

Logistic Regression 4: Deriving Gradients

Logistic Regression 2: Loss Function

Logistic Regression 1: How It Works (Sigmoid)

Simple Linear Regression (Least Square Estimates)

Simple Linear Regression

Data Mining/Machine Learning: Train & Test Data Sets, Cross-Validation

Performance Evaluation: Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1-score

Supervised & Unsupervised Learning in Data Mining/Machine Learning

Data Mining/Machine Learning: Overview

NLP.3 Solving One Variable NLP (Nonlinear Programming)

NLP.2c Hessian Matrix, Principal Minors (Nonlinear Programming)

NLP.2b Convex vs. Concave Functions (Nonlinear Programming)

numpy Package in Python (Introduction)

Functions in Computer Programming (Part 2/2)