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ML基礎(chǔ) | 一文詳解正態(tài)分布（附python實(shí)現(xiàn)）

2020-06-02 08:50

磐創(chuàng)AI

關(guān)注

正態(tài)分布簡介

你聽說過鐘形曲線嗎？它往往是全球人們討論最多的話題之一。很長一段時(shí)間以來，鐘形曲線決定了對(duì)員工的專業(yè)評(píng)估，可以是一個(gè)受人喜愛或令人恐懼的話題，而這取決于與誰交談！看看這張圖片：

你認(rèn)為曲線的形狀意味著什么？作為一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家（或一個(gè)有抱負(fù)的科學(xué)家），你應(yīng)該能夠馬上回答這個(gè)問題。在許多其他應(yīng)用中，鐘形曲線背后的思想是正態(tài)分布。正態(tài)分布是統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心概念，是數(shù)據(jù)科學(xué)的支柱。在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們首先探索數(shù)據(jù)，而目的是找出其概率分布，對(duì)嗎？猜猜看，最常見的概率分布是什么？就是正態(tài)分布�？纯催@三個(gè)非常常見的正態(tài)分布示例：

你可以清楚地看到，出生體重、智商得分和股價(jià)回報(bào)率往往形成一個(gè)鐘形曲線。同樣，還有許多其他的社會(huì)和自然數(shù)據(jù)集遵循正態(tài)分布。正態(tài)分布對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家來說變得至關(guān)重要的另一個(gè)原因是中心極限定理，這個(gè)定理解釋了數(shù)學(xué)的魔力，是假設(shè)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)。中心極限定理：https：／／www．a(chǎn)nalyticsvidhya．com／blog／2019／05／statistics－101－introduction－central－limit－theorem／？utm＿source＝blog＆utm＿medium＝statistics－data－science－normal－distribution在本文中，我們將了解正態(tài)分布的意義和不同性質(zhì)，以及如何使用這些性質(zhì)來檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)性。目錄正態(tài)分布的性質(zhì)正態(tài)分布的經(jīng)驗(yàn)法則什么是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布？熟悉偏態(tài)分布左偏分布右偏分布如何檢驗(yàn)分布的正態(tài)性直方圖KDE圖Q＿Q圖偏度峰度實(shí)現(xiàn)和理解正態(tài)分布的Python代碼正態(tài)分布的性質(zhì)