Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы

🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике

Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.

➡️ Вот что вас ждет

1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.

2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.

3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.

4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.

🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».

👉 Читать статью

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований/com.py_interview_lib/748

1.2K viewsMar 4 at 18:04

🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике

Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.

➡️ Вот что вас ждет

1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.

2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.

3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.

4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.

🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».

👉 Читать статью