В нестационарной задаче многорукого бандита эффективность ε-жадного алгоритма снижается, но её можно восстановить, увеличив количество шагов и заменив изменяющийся коэффициент обновления на постоянный.

ε-жадный алгоритм балансирует между исследованием и использованием знаний для решения проблемы многорукого бандита, помогая находить оптимальную стратегию вознаграждения.

Как функция правдоподобия помогает оценить вероятность неизвестного параметра, и почему метод максимального правдоподобия даёт наиболее вероятную оценку.

Как биномиальное распределение помогает оценить вероятность определённого числа успехов в серии экспериментов с двумя исходами.

Геометрический метод Монте-Карло приближённо вычисляет интегралы, используя случайные точки внутри ограничивающей области.

Как среднеквадратичная ошибка (MSE) оценивает качество модели и как её использовать для сравнения предсказаний.

Как правило Стёрджеса помогает определить количество интервалов в гистограмме, почему оно подходит для небольших выборок и какие альтернативные методы используются для больших данных.

Как PReLU улучшает ReLU, добавляя обучаемые параметры для отрицательных значений, и как это влияет на обучение нейросетей.

Почему в глубоких нейросетях возникают проблемы вымывания градиента и градиентного взрыва, как они связаны с последовательным умножением весов и почему это мешает обучению.

Как elimination и permutation матрицы используются для приведения матрицы к треугольному виду, упрощая вычисления в линейной алгебре.