שיטות הסתברותיות - תרגול מספר 2 (2007). חיפהIgor Kleiner
שיטות הסתברותיות
תרגול מס' 2 .
2007
תזכורת: סכומים, הערכת סכומים בעזרת אינטגרלים, תמורות,
מושגי יסוד מתורת הגרפים, קומבינטוריקה.
(с) Игорь Клейнер
матройд позитива
Igor Kleiner
Haifa university
איגור קליינר
Probabilistic methods - class 4 - 2007
שיטות הסתברותיות תרגול מס' 4
מבוא להסתברות:
מרחבי הסתברות סימטרית, תכונות של פונקציה הסתברות,
עקרון הכלה והדחה,הסתברות מותנה,
נוסחת הסתברות השלמה, נוסחת בייס.
דוגמאות.
משתמים מיקרים,מ"מ גיאומטרי, תוחלת של משתנה מיקרי.
(c) Igor Kleiner
Haifa university
Вероятностные методы - семинар 4, 2007
матройд позитива
שיטות הסתברותיות תרגול מס' 5
вероятностные методы. занятие 5
probabilistic methods class 5
מבוא להסתברות:
משתמים מיקרים,מ"מ גיאומטרי, תוחלת של משתנה מיקרי, מ"מ בינומי, שונות
Igor Kleiner
(C) igor kleiner 2007
This document discusses a sublinear algorithm for analyzing images based on property testing techniques. The algorithm can quickly determine if a binary image is divisible into two almost homochromous halfplanes or is far from having this property. It works by randomly selecting a small percentage of pixels from the image and analyzing the distribution of black and white pixels under different possible dividing lines. If any division results in both halves being sufficiently homochromous, it returns positive, otherwise negative. The runtime is proportional to the number of sampled pixels and does not depend on the full image size, making it sublinear. Analysis shows the algorithm has low error probabilities if enough pixels are sampled to represent each potential halfplane division.
Анализ данных просто и доступно - урок 1Igor Kleiner
Курс лекций: анализ данных просто и доступно
Лекция 1
Что такое данные?
Что такое анализ данных
Мотивация: Челленджер, еАрмони, Своя игра, Моней бол
примеры работы с Оранж
Анализ корона вируса
שיטות הסתברותיות - תרגול מספר 2 (2007). חיפהIgor Kleiner
שיטות הסתברותיות
תרגול מס' 2 .
2007
תזכורת: סכומים, הערכת סכומים בעזרת אינטגרלים, תמורות,
מושגי יסוד מתורת הגרפים, קומבינטוריקה.
(с) Игорь Клейнер
матройд позитива
Igor Kleiner
Haifa university
איגור קליינר
Probabilistic methods - class 4 - 2007
שיטות הסתברותיות תרגול מס' 4
מבוא להסתברות:
מרחבי הסתברות סימטרית, תכונות של פונקציה הסתברות,
עקרון הכלה והדחה,הסתברות מותנה,
נוסחת הסתברות השלמה, נוסחת בייס.
דוגמאות.
משתמים מיקרים,מ"מ גיאומטרי, תוחלת של משתנה מיקרי.
(c) Igor Kleiner
Haifa university
Вероятностные методы - семинар 4, 2007
матройд позитива
שיטות הסתברותיות תרגול מס' 5
вероятностные методы. занятие 5
probabilistic methods class 5
מבוא להסתברות:
משתמים מיקרים,מ"מ גיאומטרי, תוחלת של משתנה מיקרי, מ"מ בינומי, שונות
Igor Kleiner
(C) igor kleiner 2007
This document discusses a sublinear algorithm for analyzing images based on property testing techniques. The algorithm can quickly determine if a binary image is divisible into two almost homochromous halfplanes or is far from having this property. It works by randomly selecting a small percentage of pixels from the image and analyzing the distribution of black and white pixels under different possible dividing lines. If any division results in both halves being sufficiently homochromous, it returns positive, otherwise negative. The runtime is proportional to the number of sampled pixels and does not depend on the full image size, making it sublinear. Analysis shows the algorithm has low error probabilities if enough pixels are sampled to represent each potential halfplane division.
Анализ данных просто и доступно - урок 1Igor Kleiner
Курс лекций: анализ данных просто и доступно
Лекция 1
Что такое данные?
Что такое анализ данных
Мотивация: Челленджер, еАрмони, Своя игра, Моней бол
примеры работы с Оранж
Анализ корона вируса