калькулятор вероятностей на python / теория вероятностей для Data Science и Машинного обучения
🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV 🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov 🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD 💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/senatorov 💰 Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d калькулятор вероятностей на python / теория вероятностей для Data Science и Машинного обучения 00:00 Создание функции для вычисления вероятности события • Создание функции, которая принимает событие в качестве параметра и возвращает вероятность этого события. • Использование псевдокода для описания функции. 10:03 Импорт файла и создание дополнительных функций • Импорт файла с описанием событий и создание дополнительных функций для вычисления вероятности двух и более событий. • Создание файла с логикой для вычисления вероятности и вызова функции из main.py. 16:11 Создание точки входа и функции для принятия значений • Создание точки входа в main.py, которая запускает проект и вызывает функцию для принятия значений. • Создание функции для принятия значения и выбора типа события. 17:57 Создание проекта • Создание проекта с использованием Python и подключение дополнительных файлов. • Подключение файла вероятности и юнитеста для тестирования кода. 23:16 Разработка архитектуры проекта • Создание архитектуры проекта, включая описание, примеры использования и тестирование. • Расширение возможностей калькулятора для извлечения шара из лотерейного барабана. 26:20 Добавление дополнительных функций • Добавление логирования и баз данных для анализа результатов. • Создание диаграмм на основе данных из базы для визуализации результатов. 31:01 Завершение проекта • Использование матч кейс для обработки различных ситуаций в коде. • Создание файла запуска приложения и курирование проекта. Приветствую вас на моем канале! В этом видео мы не только создадим калькулятор вероятностей на Python, но и разберемся с основами теории вероятностей, необходимыми для Data Science и машинного обучения. Что вас ждет: Введение в Python: установка Python, базовые команды, типы данных, переменные. Теория вероятностей: основные понятия, аксиомы, классические задачи, формулы. Случайные величины: дискретные и непрерывные, законы распределения, математическое ожидание, дисперсия. Модуль random: генерация случайных чисел, применение в задачах на вероятность. Создание калькулятора: разработка интерфейса, реализация функций для вычисления вероятностей. Примеры: решение задач на вычисление вероятностей событий, использование биномиального и нормального распределений. Data Science и машинное обучение: применение теории вероятностей в этих областях. В результате: Вы научитесь создавать простые программы на Python. Вы сможете написать калькулятор для вычисления вероятностей. Вы поймете основы теории вероятностей и ее применения в Data Science и машинном обучении. Это видео будет полезно: Начинающим программистам, желающим изучить Python. Школьникам и студентам, изучающим математику, информатику, Data Science. Специалистам, интересующимся машинным обучением. Смотрите другие видео на моем канале, чтобы узнать больше о Python, программировании, Data Science и машинном обучении! Не забудьте подписаться на канал и поставить лайк этому видео! #Python #Программирование #Вероятность #КалькуляторВероятностей #ТеорияВероятностей #DataScience #МашинноеОбучение #ОбучениеPython #СНуля #БазовыеКонцепции #МодульRandom #Задачи #Примеры #БиномиальноеРаспределение #НормальноеРаспределение #Интерфейс #Функции #РешенияЗадач #СлучайныеВеличины #ЗаконыРаспределения #МатематическоеОжидание #Дисперсия #математика #datascience #machinelearning математика с нуля, математика для дата сайнс, математика для машинного обучения, математика для чайников, математика для начинающих, математика для программистов, математика для data science, репетитор по математике, преподаватель по математике, учитель по математике, учитель математики, ментор по математике, тичер по математике, репетитор по дата сайнс с нуля, репетитор по высшей математике, репетитор по математике для взрослых, математика для заочников математика для дата аналитика
🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV 🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov 🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD 💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/senatorov 💰 Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d калькулятор вероятностей на python / теория вероятностей для Data Science и Машинного обучения 00:00 Создание функции для вычисления вероятности события • Создание функции, которая принимает событие в качестве параметра и возвращает вероятность этого события. • Использование псевдокода для описания функции. 10:03 Импорт файла и создание дополнительных функций • Импорт файла с описанием событий и создание дополнительных функций для вычисления вероятности двух и более событий. • Создание файла с логикой для вычисления вероятности и вызова функции из main.py. 16:11 Создание точки входа и функции для принятия значений • Создание точки входа в main.py, которая запускает проект и вызывает функцию для принятия значений. • Создание функции для принятия значения и выбора типа события. 17:57 Создание проекта • Создание проекта с использованием Python и подключение дополнительных файлов. • Подключение файла вероятности и юнитеста для тестирования кода. 23:16 Разработка архитектуры проекта • Создание архитектуры проекта, включая описание, примеры использования и тестирование. • Расширение возможностей калькулятора для извлечения шара из лотерейного барабана. 26:20 Добавление дополнительных функций • Добавление логирования и баз данных для анализа результатов. • Создание диаграмм на основе данных из базы для визуализации результатов. 31:01 Завершение проекта • Использование матч кейс для обработки различных ситуаций в коде. • Создание файла запуска приложения и курирование проекта. Приветствую вас на моем канале! В этом видео мы не только создадим калькулятор вероятностей на Python, но и разберемся с основами теории вероятностей, необходимыми для Data Science и машинного обучения. Что вас ждет: Введение в Python: установка Python, базовые команды, типы данных, переменные. Теория вероятностей: основные понятия, аксиомы, классические задачи, формулы. Случайные величины: дискретные и непрерывные, законы распределения, математическое ожидание, дисперсия. Модуль random: генерация случайных чисел, применение в задачах на вероятность. Создание калькулятора: разработка интерфейса, реализация функций для вычисления вероятностей. Примеры: решение задач на вычисление вероятностей событий, использование биномиального и нормального распределений. Data Science и машинное обучение: применение теории вероятностей в этих областях. В результате: Вы научитесь создавать простые программы на Python. Вы сможете написать калькулятор для вычисления вероятностей. Вы поймете основы теории вероятностей и ее применения в Data Science и машинном обучении. Это видео будет полезно: Начинающим программистам, желающим изучить Python. Школьникам и студентам, изучающим математику, информатику, Data Science. Специалистам, интересующимся машинным обучением. Смотрите другие видео на моем канале, чтобы узнать больше о Python, программировании, Data Science и машинном обучении! Не забудьте подписаться на канал и поставить лайк этому видео! #Python #Программирование #Вероятность #КалькуляторВероятностей #ТеорияВероятностей #DataScience #МашинноеОбучение #ОбучениеPython #СНуля #БазовыеКонцепции #МодульRandom #Задачи #Примеры #БиномиальноеРаспределение #НормальноеРаспределение #Интерфейс #Функции #РешенияЗадач #СлучайныеВеличины #ЗаконыРаспределения #МатематическоеОжидание #Дисперсия #математика #datascience #machinelearning математика с нуля, математика для дата сайнс, математика для машинного обучения, математика для чайников, математика для начинающих, математика для программистов, математика для data science, репетитор по математике, преподаватель по математике, учитель по математике, учитель математики, ментор по математике, тичер по математике, репетитор по дата сайнс с нуля, репетитор по высшей математике, репетитор по математике для взрослых, математика для заочников математика для дата аналитика