<jupyter_start><jupyter_text>Задача 1Проектирование функций для построения обучающих моделей по данным. В данной задача вам нужно разработать прототипы функций(объявление функций без реализаций) для задачи анализа данных из машинного обучения, должны быть учтены следующие шаги:* Загрузка данных из внешних источников* Обработка не заданных значений - пропусков* Удаление не информативных признаков и объектов* Получение модели для обучения* Оценка качества модели* Сохранение модели в файл<jupyter_code>def prototype(params1, lambda1):
    pass

prototype((1,2), lambda x: x/2)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Задача 2Задача повышенной сложности. Реализовать вывод треугольника паскаля, через функцию. Пример треугольника:![pascal triangle](pascal.png)Глубина 10 по умолчанию<jupyter_code>def TriangleP(deep=10):
    n=0
    for i in range(deep):
            for j in range(i): 
                if j==i:
                    print("n=",n,j,"\n")
                else:  print("n=",n,j,"\t")
            n+=1
TriangleP(0)                    
def tri(deep=10):
    a=[1]
    for i in range(deep):
        print(i)
        if i==0:
            a.append(1)
        elif i!=0:
            a.insert(i,a[i-1]+a[i-2])
        print(a[1])    
tri()            
import math
def Tr(deep=10):
                b=[]
                for i in range(deep):
                    if i==0:
                        a=[1]
                        print(a)
                    elif i==1:
                        a=[1,1]
                        print(a)
                    else:
                         for j in range (i):
                                if j!=0 and j<=i/2 and not(i%2):
                                        print(i,j,1)
                                        a.insert(j,a[j]+a[j-1])
                                        a.pop(j+1)
                                        if j==i/2:
                                            b.extend(a)
                                            b.reverse()
                                            print(b,"b")
                                            a.extend(b)
                                            a.pop(j)
                                elif j!=0 and j<=math.ceil(i/2)+1 and i%2:
                                        print(i,j)
                                        a.insert(j,a[j]+a[j-1])
                                        a.pop(j+1)
                                        if j==i/2+1:
                                            b.extend(a)
                                            b.reverse()
                                            print(b,"b")
                                            a.extend(b)
                                            a.pop(j)
                         print(a)

            
Tr(6)            
for i,j in enumerate(10):
    print("i= ",i," j= ",j)
def pascal(previous_line, level=0):
    if (level == 10):
        return
    
    new_line = [1]
    for index, number in enumerate(previous_line):

        if (index == 0):
            continue
        new_line.append(number + previous_line[index-1])
    new_line.append(1)
    print(new_line)
    pascal(new_line, level+1)
pascal([1])    
b = "hello"
for i in enumerate(b):
   print(i)
for j,k in enumerate(b):
   print(j,k)
def pascal(previous_line, level=0):
    if (level == 10):
        return
    
    new_line = [1]
    for index, number in enumerate(previous_line):
        if (index == 0):
            continue
        new_line.append(number + previous_line[index-1])
    new_line.append(1)
    print(new_line)
    pascal(new_line, level+1)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10266264068075762, 'fraction_numerical': 0.01784243755146857, 'mean_word_length': 1.1297486849795442, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 11, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 32, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '568535', 'license': 'Apache-2.0', 'n_tokens_mistral': 1103, 'n_tokens_neox': 1141, 'n_words': 240, 'path': 'module_001_python/lesson_004_function/student_tasks/HomeWork.ipynb', 'repo_name': 'RmorPWNZ/ML', 'size': '3643'}