Методы и алгоритмы машинного обучения 2. Статистический фундамент ML

00:00:00 - Интро 00:02:30 - Начало 00:03:00 - Обозначения 00:05:00 - Распределение и выборка 00:06:16 - Предположения ML 00:10:00 - Повторение теории вероятности и основ статистики 00:18:41 - Квантили и доверительный интервал 00:30:00 - Предсказательный интервал 00:32:37 - Критерий как решающее правило 00:42:48 - Пример. t-критерий 00:44:58 - U-критерий Манна-Уитни 00:46:32 - Оценка параметра распределения 00:57:08 - Модель ошибки. MSE 01:04:37 - А если параметр не фиксирован 01:14:33 - Сложная статистика