在本文中，将给大家介绍常见的8种概率分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验
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2023-08-06 12:02:53
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转存失败重新上传取消 介绍拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行探索性数据分析（EDA），以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果（减少优化步骤）。实际上，某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳
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2023-08-24 17:00:00
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说起概率统计，不得不说常用的概率分布。从随机变量开始说起，随机变量分为离散随机变量和连续随机变量。随机变量的每个值都对应着概率，离散随机变量概率图是离散的，是分布在图中有规律的点；连续随机变量概率图是连续的，可以是连续的线。所以，在Python中，不同分布对应的概率函数不同。求离散随机变量分布对应概率的函数称为概率质量函数(PMF)，求连续随机变量分布对应概率的函数称为概率密度函数(PDF)。调用
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2023-08-06 21:04:26
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第五章 离散概率分布5.1 随机变量随机变量定义： 离散型随机变量 连续型随机变量 5.2 离散型概率分布离散型概率分布函数f(x)需满足的两个条件： 常见离散型概率分布函数 1. 均匀分布 2.二项分布 3.泊松分布5.3 离散型变量的期望与方差期望 方差 5.4 二项概率分布二项试验需满足的4个特性 在二项试验中我们往往关心的是在n次试验中成功的次数 n次试验中出现x次成功的
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2024-01-02 15:02:25
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使用Python实现马尔科夫随机场、蒙特卡洛采样等随机过程算法的前提，就是用Python实现概率的计算。并不只是数值计算，而是能够将随机模拟中常用的各种概率相关的操作，都能用计算机的数据结构来表达，其关键在于对【随机变量】的适当定义处理。因此本文介绍一下概率分布在Python中定义的一种数据结构。一个概率分布的组成要素包含：随机变量、变量的维度、变量不同取值状态的对应概率值。在一个有向图中(贝叶斯
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2023-08-22 18:26:04
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随机变量+抽样统计基础思维导图总结概率分布和抽样的python实现伯努利分布 Bernoulli Distribution%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
#定义随机变量：1次抛硬币X = np.arange(0,2,1) #成功指正面朝上记录为
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2024-02-28 13:40:14
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# 拟合概率分布函数 Python 实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在 Python 中实现拟合概率分布函数。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的库 |
| 步骤 2 | 准备数据 |
| 步骤 3 | 选择合适的概率分布函数 |
| 步骤 4 | 拟合概率分布函数 |
| 步骤 5 | 可视化拟合结
原创
2023-08-19 06:59:00
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参考１：分布函数就是变量小于等于某个特定值a的概率（或者频率，如果是用数据统计出来的话），也即。还不好理解？假设现在有全世界所有人的身高的分布函数，而你的身高是175cm，那么分布函数在175cm处的取值就是所有比你矮或者和你一样高的人占全世界所有人的比例。姚明的身高是226cm，那么分布函数在226cm处的取值就是所有比姚明矮或者和姚明一样高的人占全世界所有人的比例 离散型随机变量的概率函数、概
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2020-06-29 16:39:00
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概率密度函数和概率分布函数的基本概念：随机变量是指在任何时间点上，值都是不能完全确定的，最多只能知道它可能落在哪个区间上，那么怎样去描述这个变量呢？只能通过概率。概率密度函数(Probability Density Function, PDF)和概率分布函数(又称累积分布函数, Cumulative Distribution Function, CDF)分别从两个不同的角度来描述随机变量的概率。在
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2024-04-14 12:14:30
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将正态分布运用到其他概率分布正态分布的相加假设一个情境：德克想到了“爱情过山车”的创意，让新婚夫妇在过山车上办婚礼。在这之前，需要确保他所设想的特别座驾能够承载新郎和新娘的重量。他设想的座驾最多承载380磅的重量，求新郎和新娘综合体重不超过这个重量的概率是多少？假设新娘的体重符合正态分布N(150, 400)，新郎的体重符合N(190, 500)，单位为“磅”。正态新娘+正态新郎新郎和新娘的体重符
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2023-09-25 21:01:32
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数理统计（二）——Python中的概率分布API 数理统计中进行假设检验需要查一些分布的上分位数表。在scipy的stats统计模块中，有关于数理统计中一些概率分布的API，可求得分布的概率分布函数、概率密度函数和上分位数等。选常用的正态分布、t分布、F分布、卡方分布和伽马分布做使用介绍。 导入模块，并说明各个模块对应的分布：from scipy import stat
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2023-07-02 15:18:46
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摘要：本文以二值噪声图像去噪问题为研究对象，应用概率图模型理论，建立去噪问题的马尔科夫随机场模型，将去噪问题转化为优化问题，并应用ICM算法进行优化求解。编制了Python程序，并进行数值仿真实验，结果表明，去噪效果令人满意。数学准备在机器学习领域，概率图模型(Graphical Model)是一种将问题抽象成数学模型的高效建模方法，具有很强的表达能力。借助于概率图模型，很多机器学习的方法都可以用
• Part.II 画图样例
• Chap.I 散点图
• Chap.II 柱状图
• Chap.III 折线图
• Chap.IV 概率分布直方图
• Chap.V 累计概率分布曲线
• Chap.VI 概率分布直方图+累计概率分布图
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2023-08-07 18:51:16
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作者：可乐
今天这篇文章接2个月以前的那篇文章 离散型随机变量的概率分布，继续来聊聊连续型随机变量的概率分布，以及用Python如何实现。并非所有的数据都是连续的，根据数据类型的不同，有不同的求概率的方法，对于离散型随机变量的概率分布，我们关心的是取某一个特定数值下的概率，而对于连续型随机变量的概率分布，我们关心的是取某一个特定范围内的概率。首先要提到的一个概念就是
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2024-02-19 17:51:41
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# 使用Python实现正态分布概率函数
在数据科学和统计学中，正态分布是一种非常重要的分布，很多自然现象都服从正态分布。正态分布概率密度函数能够帮助我们理解数据的分布特性。本文将指导你如何在Python中实现正态分布概率函数，并最终可视化其结果。
## 流程概述
为了更好地帮助你理解，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-20 06:25:58
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在数据科学和统计学中，指数分布是一种应用广泛的连续概率分布，通常用于建模独立随机事件发生的时间间隔。通过Python，我们可以方便地计算和绘制指数分布的概率密度函数（PDF）。本文将详细介绍指数分布的原理、应用场景，并提供详细的代码示例，展示如何在Python中绘制指数分布的概率密度函数图。
1）基础知识预备：概率分布 1.1）定义：广义地，它指称随机变量的概率性质，即一个随机变量在概率空间的分布状况 狭义地，它是指随机变量的概率分布函数，定义如下： FX(a) = P(X≤a) ，FX(a)即是a的概率分布函数，而 P(X≤a) 则是在随机变量X取值≤a时的所有的概率之和，所以概率分布函数又称为累计概率函数。ps：个人认为叫做累计概率函数更好理解一些啊
# Python 指数概率分布函数之绘图指南
在数据科学和统计学中，指数分布是应用广泛的一种概率分布。它通常用于建模时间间隔或事件发生的时间。本文将教你如何在 Python 中实现指数概率分布函数的绘图。
## 流程概述
下面是绘制指数概率分布图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------
一、引言在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数以及正态分布，《人工智能数学基础–概率与统计13：连续随机变量的标准正态分布》介绍了标准正态分布，本文将继续介绍几个连续随机变量的分布函数。二、指数分布2.1、定义若随机变量X有概率密度函数： 则称X服从指数分布，其中λ为参数，其值大于0，当x大于0时，-λx
随机变量+抽样统计基础思维导图总结 概率分布和抽样的python实现伯努利分布 Bernoulli Distribution %matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
#定义随机变量：1次抛硬币
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2023-08-01 13:53:13
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