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Teorema de Bayes - Aprenda a dedução passo a passo
Entenda com profundidade e detalhes a dedução da Probabilidade de Bayes
Created byRafael F. V. C. Santos, Ph.D.
Last updated 11/2020
Portuguese
What you'll learn
- O que são modelos probabilísticos
- Teoria dos conjuntos
- Identidades dos conjuntos
- Espaço amostral
- Frequências e probabilidades
- Probabilidades igualmente prováveis
- Probabilidade condicional
- Partições de um espaço amostral
- Teorema de Bayes
- Árvores de decisão
- Eventos independentes
- Vários exemplos e exercícios
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Course content
11 sections • 42 lectures • 4h 34m total length
Requirements
- Se possível ter conhecimentos básicos em binômios de Newton e Análise combinatória
Description
Neste curso você vai aprender passo a passo toda teoria mínima necessária para compreender o importante Teorema de Bayes.
Os conceitos de probabilidades condicionadas são uma das ideias mais importantes dentro das ferramentas de uso nas áreas de Inteligência Artificial.
Por exemplo, o algoritmo Naive Bayes é um dos mais importantes e utilizados dentro dos modelos de aprendizagem de máquina supervisionada. E esse algoritmo faz uso recorrente do Teorema de Bayes.
Portanto, tenha certeza que você vai precisar deste curso onde irá aprender com detalhes e profundidade todos os princípios de funcionamento do Teorema de Bayes.
Este é um dos cursos mais completos e detalhados sobre o tema de probabilidades condicionais (Bayesiana).
Estou aguardando você nas aulas!
Who this course is for:
- Autodidatas, investidores, matemáticos, engenheiros, estatísticos, economistas e cientistas da computação.