Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Шахматы — это игра случая? Классическая, частотная и байесовская теории вероятностей

Автор: Dr. Trefor Bazett

Загружено: 2021-11-24

Просмотров: 113640

Описание:

Узнайте больше о вероятности — и не только — на сайте http://www.brilliant.org/treforbazett. Спасибо Brilliant за спонсорство сегодняшнего видео.

Посмотрите мою линейку товаров MATH MERCH, созданную совместно с Beautiful Equations
►https://www.beautifulequation.com/pag...

Что же такое вероятность? В этом видео мы рассмотрим несколько различных точек зрения на случайность: классическую, или априорную, частотную, или эмпирическую, и, наконец, байесовскую, или субъективную. Мы даже рассмотрим шахматы, которые кажутся игрой, требующей исключительно мастерства, но в которой ограниченность нашей рациональности всё же приводит к вероятностным элементам.

0:00 Введение в теорию вероятностей
0:50 Классическая теория вероятностей
2:09 Частотная теория вероятностей
5:18 Байесовская теория вероятностей
7:14 Являются ли шахматы игрой случая?
11:05 Недооценка роли случайности
11:47 Brilliant.org/treforbazett

Классическая вероятность: Это когда у нас есть конечный набор равновероятных возможностей, и, следовательно, вероятность события A — это просто количество раз, когда событие A происходит из всех возможных. Это очень удобно, когда мы знаем всё о ситуации, например, об обычной колоде карт.

Частотная вероятность: Это когда мы проводим эмпирические исследования и смотрим, как часто происходит событие A, особенно в пределе, когда мы проводим большое количество исследований. Это удобно, когда мы априори не знаем точно, что происходит, например, в колоде с неизвестным количеством вынутых карт, но недостаток заключается в том, что нам необходимо провести большое количество испытаний.

Байесовская вероятность: Это когда мы начинаем с априорной вероятности и, получая новую информацию, обновляем наше мировоззрение (часто используя теорему Байеса), чтобы получить апостериорную вероятность. Эта точка зрения субъективна, поскольку мы с вами можем получить разные результаты, учитывая разную информацию, и даже если бы у нас была одинаковая априорная вероятность.

ПЛЕЙЛИСТЫ КУРСА:
►ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА:    • Discrete Math (Full Course: Sets, Logic, P...  
►ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА:    • Linear Algebra (Full Course)  
►ИСЧИСЛЕНИЕ I:    • Calculus I (Limits, Derivative, Integrals)...  
►ИСЧИСЛЕНИЕ II:    • Calculus II (Integration Methods, Series, ...  
►МНОГОПЕРЕМЕННОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ (ИСЧИСЛЕНИЕ III):    • Calculus III: Multivariable Calculus (Vect...  
►ВЕКТОРНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ (Calc IV)    • Calculus IV: Vector Calculus (Line Integra...  
►ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ:    • Ordinary Differential Equations (ODEs)  
►ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ЛАПЛАСА:    • Laplace Transforms and Solving ODEs  
►ТЕОРИЯ ИГР:    • Game Theory  

ДРУГИЕ ПЛЕЙЛИСТЫ:
► Серия «Изучение математики»
   • 5 Tips To Make Math Practice Problems Actu...  
► Серия «Крутая математика»:
   • Cool Math Series  

СТАТЬ УЧАСТНИКОМ:
►Присоединяйтесь:    / @drtrefor  

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ КНИГИ И ТОВАРЫ, КОТОРЫЕ Я ЛЮБЛЮ:
► Мой партнёр Amazon Магазин: https://www.amazon.com/shop/treforbazett

СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ:
►Twitter (на основе математики):   / treforbazett  
►Instagram (на основе фотографии):   / treforphotography  

Шахматы — это игра случая? Классическая, частотная и байесовская теории вероятностей

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Intro to Markov Chains & Transition Diagrams

Intro to Markov Chains & Transition Diagrams

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Explaining the biggest “beef” in statistics | Bayesian #2

Explaining the biggest “beef” in statistics | Bayesian #2

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло

Почему комплексные числа на самом деле — это просто специальные матрицы

Почему комплексные числа на самом деле — это просто специальные матрицы

The Key Equation Behind Probability

The Key Equation Behind Probability

Are you Bayesian or Frequentist?

Are you Bayesian or Frequentist?

Секретное оружие для прогнозирования результатов: биномиальное распределение

Секретное оружие для прогнозирования результатов: биномиальное распределение

The Future of Veritasium

The Future of Veritasium

How Bayes Theorem works

How Bayes Theorem works

How to systematically approach truth - Bayes' rule

How to systematically approach truth - Bayes' rule

Frequentism and Bayesianism: What's the Big Deal? | SciPy 2014 | Jake VanderPlas

Frequentism and Bayesianism: What's the Big Deal? | SciPy 2014 | Jake VanderPlas

Lagrangian and Hamiltonian Mechanics in Under 20 Minutes: Physics Mini Lesson

Lagrangian and Hamiltonian Mechanics in Under 20 Minutes: Physics Mini Lesson

Почему

Почему "вероятность 0" не означает "невозможно"

Bayesian Statistics with Hannah Fry

Bayesian Statistics with Hannah Fry

Введение в байесовскую статистику, часть 1: Основные понятия

Введение в байесовскую статистику, часть 1: Основные понятия

Гипотеза Римана, объяснение

Гипотеза Римана, объяснение

There Is Something Faster Than Light

There Is Something Faster Than Light

The medical test paradox, and redesigning Bayes' rule

The medical test paradox, and redesigning Bayes' rule

Байесовская и частотная статистика... СТАЛО ПРОЩЕ!!!

Байесовская и частотная статистика... СТАЛО ПРОЩЕ!!!

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]