Публикации по теме 'normal-distribution'
Анализ инвестиционных возможностей с помощью Python: как получить доступ к историческим данным и обработать их…
Анализ инвестиционных возможностей с помощью Python: как получить доступ и обработать исторические данные о ценах на акции с веб-сайта Moneycontrol.
I. Введение
На рынке существует множество инвестиционных возможностей, но довольно сложно определить правильные акции для инвестиций. Однако с помощью правильных инструментов и данных вы можете принимать обоснованные решения, которые могут принести значительную прибыль. В этой статье мы рассмотрим, как получить доступ и обработать..
Нормальное распределение: понимание кривой Белла в статистике
До сих пор мы рассмотрели функции описательной статистики и распределения вероятностей, а также важные компоненты, связанные с ними.
Но вот вопрос, как именно мы сможем использовать знания о распределении вероятностей в науке о данных? Ответ может быть лучшей суммой в двух словах: Выбор функций.
Мы можем понять это, проиллюстрировав один пример:
Давайте разберемся с этим, используя набор данных IRIS, импортированный из библиотеки Seaborn.
В наборе данных Iris у нас есть четыре..
Анализ свойств и приложений негауссовских распределений
эксцесс
Эксцесс — это статистическая мера, описывающая форму распределения вероятностей, в частности, насколько сильно его хвосты по сравнению с нормальным распределением.
В теории вероятностей и статистике эксцесс (что означает « изогнутый , выгнутый ») — это мера « хвостости » распределения вероятностей вещественная случайная величина.
Типы куртоза
Мезокуртическое : мезокуртическое распределение имеет эксцесс 3, что соответствует нормальному распределению. Это означает, что..
Статистика для машинного обучения
Привет, ребята, в сегодняшнем блоге я поделюсь некоторыми основными понятиями статистики, которые необходимы при работе со статистическими данными в науке о данных.
Предполагая, что вы имеете дело с числовыми данными и хотите знать статистику (сумма, среднее значение, медиана и т. д.), вам не нужно вручную использовать математические формулы для расчета результатов. У нас есть предопределенная реализация, которую можно использовать для понимания структуры данных, чтобы вы могли больше..
Типы распределений в статистике
В этом сегменте мы сосредоточимся в основном на следующих темах;
Нормальное распределение Стандартное нормальное распределение Лог нормального распределения
Нормальное распределение характеризуется двумя параметрами: средним значением µ и стандартным отклонением σ. Нормальное распределение с µ = 0 и σ = 1 называется стандартным нормальным распределением.
Если у нас есть набор данных, рассредоточенный по среднему значению, мы сможем вычислить «колоколообразную кривую» — при..
Оптимизация гиперпараметров с помощью EDASpy
Настройка гиперпараметров машинного обучения — утомительная задача, которую мы склонны откладывать до самого конца проекта. Гиперпараметры повсюду, ручная настройка практически невозможна.
Представьте, что у нас есть только один гиперпараметр, и мы хотим его оптимизировать. Нам пришлось бы выполнить программу, сценарий, алгоритм или что-то еще, что мы настраиваем, N раз, что является числом возможных значений параметра. С двумя параметрами нам пришлось бы выполнять N раз для каждого..
Максимальная вероятность нормального распределения
Максимальная вероятность нормального распределения
Начнем с уравнения для нормального распределения или нормальной кривой.
Он имеет два параметра. Первый параметр, греческий символ μ ( mu ), определяет местоположение нормального распределения значит.
а) меньшее значение для μ сдвигает среднее значение распределения влево .
б) большее значение для μ сдвигает среднее значение распределения вправо .
Второй параметр — греческий символ σ ( сигма ) — это..
