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...

Рассмотрим инструментарий нормального распределения в Python и ключевые аналитические кейсы. Для работы с ним можно использовать модуль stats библиотеки scipy. В частности, с помощью функции norm можно создать само распределение, у которого есть методы для проведения типичных операций: Допустим, вы владеете магазином, в котором товары сбываются по нормальному закону со средним 500 и стандартным отклонением 100. Для визуализации кейса можно использовать следующий код: Перечисленные выше методы понадобятся для подсчета разных статистик...