Машинное обучение, в своей основе, сводится к принятию решений или предсказаний на основе данных. Эти решения часто принимаются в условиях неопределенности, поскольку данные, которыми мы располагаем, часто зашумлены, неполны или иным образом несовершенны. Вот где на помощь приходят вероятностные распределения. Они предоставляют математическую основу для количественной оценки и анализа неопределенности. Вероятностные распределения используются в машинном обучении различными способами. Например, они...
Numpy лежит в основе многих библиотек, с которыми нам предстоит работать. Например, Pandas построен на базе библиотеки numpy, которая реализует ряд математических функций, алгебраических структур данных, таких как векторы и матрицы и операции над ними. Конечно numpy используется и напрямую без Pandas. Посмотрим на основные её возможности. Базовые возвожности библиотеки Numpy массивы, они же векторы и матрицы. Также в NumPy реализованы разные функции К слову тип распределения - нормальное или равномерное - определяет вероятности выпадения того или иного случайного значения...