ML基礎 | 一文詳解正態(tài)分布（附python實現(xiàn)）
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。很長一段時間以來，鐘形曲線決定了對員工的專業(yè)評估，可以是一個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：
你認為曲線的形狀意味著什么？作為一個數(shù)據(jù)科學家（或一個有抱負的科學家），你應該能夠馬上回答這個問題。在許多其他應用中，鐘形曲線背后的思想是正態(tài)分布。正態(tài)分布是統(tǒng)計學的核心概念，是數(shù)據(jù)科學的支柱。在進行探索性數(shù)據(jù)分析時，我們首先探索數(shù)據(jù)，而目的是找出其概率分布，對嗎？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、智商得分和股價回報率往往形成一個鐘形曲線。同樣，還有許多其他的社會和自然數(shù)據(jù)集遵循正態(tài)分布。正態(tài)分布對數(shù)據(jù)科學家來說變得至關重要的另一個原因是中心極限定理，這個定理解釋了數(shù)學的魔力，是假設檢驗的基礎。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，以及如何使用這些性質來檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)性。目錄正態(tài)分布的性質正態(tài)分布的經(jīng)驗法則什么是標準正態(tài)分布？熟悉偏態(tài)分布左偏分布右偏分布如何檢驗分布的正態(tài)性直方圖KDE圖Q＿Q圖偏度峰度實現(xiàn)和理解正態(tài)分布的Python代碼正態(tài)分布的性質
我們稱這條鐘形曲線為正態(tài)分布，卡爾·弗里德里�！じ咚拱l(fā)現(xiàn)了它，所以有時我們也把它稱為高斯分布。我們只需使用兩個參數(shù)即可簡化正態(tài)分布的概率密度：平均值
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