3 интересных функции в random
Этот пост более для тех, у кого есть соответствующий бэкграунд и кто хочет знать про random больше среднего.
betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов).
gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности).
paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Этот пост более для тех, у кого есть соответствующий бэкграунд и кто хочет знать про random больше среднего.
betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов).
gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности).
paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🤖👩💻🤖 Научим нейросеть распознавать рукописные буквы прямо на занятии!
Приглашаем на открытый урок.
🗓 18 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional».
Машинное обучение часто кажется чем-то абстрактным и сложным. Но на самом деле основы можно понять на практическом примере. На открытом уроке прямо в Jupyter Notebook мы загрузим данные, обучим модель на Python и посмотрим, как она «угадывает» буквы на картинках. Это позволит наглядно увидеть, как работает искусственный интеллект.
На вебинаре разберём:
✔️ Как устроен процесс обучения модели машинного обучения
✔️ Как использовать Python и Jupyter Notebook для решения задачи распознавания
✔️ Как проверить результат: модель в действии на примере распознавания букв
В результате вебинара вы:
✔️ Поймёте, из чего состоит процесс обучения нейросети
✔️ Научитесь запускать простой эксперимент по машинному обучению самостоятельно
✔️ Увидите, как модель применяет полученные знания на реальных примерах
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cRbQcX
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Приглашаем на открытый урок.
🗓 18 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional».
Машинное обучение часто кажется чем-то абстрактным и сложным. Но на самом деле основы можно понять на практическом примере. На открытом уроке прямо в Jupyter Notebook мы загрузим данные, обучим модель на Python и посмотрим, как она «угадывает» буквы на картинках. Это позволит наглядно увидеть, как работает искусственный интеллект.
На вебинаре разберём:
В результате вебинара вы:
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cRbQcX
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM