Объединение множества линейных измерений. Линейное оценивание c априорной информацией Голубцов Петр Викторович 00:16 Оценка для примера e) с прошлой лекции 08:45 Домашнее задание 5 09:37 Объединение множества линейных экспериментов 21:22 Изучение результата в обозначениях блочных матриц 26:34 Каноническая информация 31:38 Примеры выделения канонической информации 39:01 Примеры сложения канонической информации 45:32 Линейное оценивание с априорной информацией 01:06:34 Поиск минимума функционала ошибки по r 01:10:54 Поиск минимума функционала ошибки по R Ссылка на плейлист Teach-In: https://teach-in.ru/course/theoretical-foundations-of-big-data-analytics Ссылка на плейлист YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNATCg16XXkFdwlONJt0dVxJ Ссылка на плейлист VK: https://vkvideo.ru/playlist/-176441665_870 Ссылка на плейлист RuTube: https://rutube.ru/plst/1513683 #teach_in #teachin #мгу #msu #физфак #fizfak #Голубцов #Golubtsov #лекция #lecture #теоретические_основы_аналитики_больших_данных #theoretical_foundation_of_big_data_analytics #большие_данные #big_data #каноническая_информация #canonical_information #оптимальное_линейное_оценивание #best_linear_estimation #априорная_информация #prior_information