📊 Распределение Гаусса (нормальное распределение) Одно из самых важных понятий в статистике и машинном обучении — это нормальное распределение, или распределение Гаусса. 🔹 Параметры: - μ (среднее) — центр распределения, - σ (стандартное отклонение) — определяет «разброс» данных. 📌 Правило 68-95-99.7: ✔️ 68% данных в пределах μ ± σ, ✔️ 95% — в μ ± 2σ, ✔️ 99.7% — в μ ± 3σ. Нормальное распределение — это «невидимый порядок» в хаосе данных! 📈 Благодаря этому наводится порядок и в человеческих понятиях: ✅ Нормально - это то что попадает в диапазон μ ± 2σ (95% всех кейсов)...

Даже когда решений бесконечно много или несовместна, а метод Крамера не работает от слова совсем. Сегодня мы с Вами решим систему линейных уравнений, используя метод Гаусса. Поехали! Метод Гаусса заключается в последовательном исключении неизвестных из уравнений. Наиболее удобно (и так обычно делают при изучении ЛУ в высшей математике) записывать коэффициенты в матричном виде: Теперь наша задача эквивалентными преобразованиями (исключением одинаковых строк, умножением строк на число, сложением строк) матрицы добиваться исключения переменных из строк, начиная с левого верхнего угла...