Публикации по теме 'normal-distribution'


Нормальное распределение и машинное обучение
Нормальное распределение - важное понятие в статистике и основа машинного обучения. Специалист по анализу данных должен знать о нормальном распределении, когда он работает с линейными моделями (хорошо работают, если данные распределяются нормально), центральной предельной теореме и исследовательском анализе данных. Как обнаружил Карл Фридрих Гаусс , Нормальное распределение / Гауссово распределение представляет собой непрерывное распределение вероятностей. Он имеет колоколообразную..
7 вероятностных распределений, которые вы должны знать как Data Scientist.
Нормальное распределение или распределение Гаусса. Биномиальное распределение. Распределение Бернулли. Экспоненциальное распределение. Распределение Пуассона. Экспоненциальное распределение. Логнормальное распределение. Прежде чем узнать больше об этих распределениях, мы обсудим некоторые основы вероятностей. Теория вероятностей — это анализ случайных явлений. Вероятность – это мера вероятности события или эксперимента. Вероятность всегда находится между..
Тест Харке-Бера с Python
Если ваши данные следуют нормальному распределению, это здорово, поскольку это позволит вам воспользоваться всеми преимуществами, которые предоставляет нормальное распределение. Но откуда мы знаем, что наши данные следуют нормальному распределению? Вот тут-то и появляется тест Харке-Бера. В этой статье мы узнаем о тесте Харке-Бера, как мы можем применить его к нашим данным в Python с помощью Scipy, немного попрактикуемся и создадим статистическое уравнение теста с нуля. . Что такое..
Демистификация нормального распределения и центральной предельной теоремы с примерами на Python
Прояснение нормального распределения и центральной предельной теоремы с примерами на Python Джон: Привет, Бен, ты знаешь, что такое нормальное распределение. Бен: Да, я кое-что знаю об этом . Теоретически данные представляют собой колоколообразную кривую плотности, обычно мы представляем ее со средним значением и стандартным отклонением. Среднее - это среднее значение всех значений и стандартного отклонения от ширины разброса данных. Джон: Да, я читал все это в вики,..
ЦЕНТРАЛЬНАЯ ПРЕДЕЛЬНАЯ ТЕОРЕМА
ЦЕНТРАЛЬНАЯ ПРЕДЕЛЬНАЯ ТЕОРЕМА В этом блоге я хочу раскрыть точное значение CLT с четким схематическим объяснением. Центральная предельная теорема (ЦПТ) — это статистическая концепция, согласно которой среднее значение выборки будет средним значением генеральной совокупности . Другими словами, когда вы суммируете средние значения всех ваших выборок и находите их среднее значение, то это среднее значение будет очень близко или равно среднему значению генеральной совокупности...
Линейная регрессия и подгонка линии к данным
Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который прогнозирует непрерывные выходные значения. В линейной регрессии мы обычно выполняем три шага, чтобы предсказать результат. 1. Используйте метод наименьших квадратов, чтобы подогнать линию к данным 2. Вычислить R-квадрат 3. Рассчитать p-значение Подгонка строки к данным В данных может быть много линий, которые можно подогнать, но мы должны рассматривать только ту, которая имеет очень меньшую..
Нормальное или гауссовское распределение
Нормальное распределение, также известное как гауссовское распределение, было обнаружено Карлом Фридрихом Гауссом . Это наиболее важное распределение вероятностей в статистике, поскольку оно соответствует многим природным явлениям, таким как высота, артериальное давление, ошибка измерения и показатели IQ, соответствующие нормальному распределению . Это распределение вероятностей, симметричное относительно среднего Среднее значение = медиана = режим Симметричный относительно..