Update end2end_ml_project.ipynb

Author: liganega

end2end_ml_project.ipynb

@@ -2454,7 +2454,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**훈련된 그리드 탐색 객체 속성**"
+    "**그리드 탐색 결과**"
    ]
   },
   {
@@ -2620,6 +2620,19 @@
     "`scipy` 라이브러리는 이외에 다른 종류의 확률 분포 함수를 지원한다.\n",
     "예를 들어, 지정된 구간에서의 부동소수점을 선택해야 한다면 \n",
     "연속 균등분포 함수인 `scipy.stats.uniform(a, b)`를 이용할 수 있다.\n",
+    "\n",
+    "* `scipy.stats.randint(a, b+1)`\n",
+    "    - a부터 b까지의 범위를 갖는 **이산형(정수형)** 하이퍼파라미터에 사용\n",
+    "    - 해당 범위 내의 모든 값이 선택될 확률이 동일하다고 예상될 때 활용\n",
+    "* `scipy.stats.uniform(a, b)`\n",
+    "    - `randint()` 함수와 매우 유사\n",
+    "    - 하지만 **연속형(실수형)** 하이퍼파라미터에 사용\n",
+    "\n",
+    "아래는 `randint()`와 `uniform()`에 대한 확률 질량 함수(이산 확률 변수용)와 확률 밀도 함수(연속 확률 변수용)를 나타낸 그래프이다.\n",
+    "\n",
+    "<div align=\"center\">\n",
+    "    <img src=\"https://github.com/codingalzi/code-workout-ml/blob/master/images/ch02/random_distribution2.png?raw=true\" width=\"700\">\n",
+    "</div>\n",
     ":::"
    ]
   },