作者 | Farhad Malik译者 | Monanfei责编 | 夕颜为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。我将会从基础概念出发，解
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2024-05-20 17:56:41
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在纯python环境中使用processing的实时画图功能processing的实时画图功能是很强大的，他提供了最便捷简洁的画图函数，是强大的可视化工具。但是这样的工具也是存在问题的，那就是无法在一般的python环境中使用processing。经过了各种探索，我终于找到了在本地最便捷的从一般python环境中调用processing进行动态可视化的方法，那就在一般的python程序中通过本地网
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2024-06-12 17:13:09
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正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：# Python实现正态分布# 绘制正态分布概
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2023-06-20 14:20:48
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文章目录前言多元标准正态分布多元一般正态分布缩放与位移相同尺度缩放与位移不同尺度旋转变换多元正态分布的概率密度函数多元正态分布的性质 本篇内容主要是对于基本书籍教材多元正态分布相关章节所写的学习笔记，结合自己的理解尽可能表述得通俗易懂，主要思路内容取自《程序员的数学之概率统计》。 前言多元正态分布就是含有多个变量的正态分布，为什么关于多元正态分布要专门写一篇学习笔记？因为其具有重要意义，在理论
# Python 分类变量转为正态分布
在数据分析和机器学习中，正态分布（又称高斯分布）是一个非常重要的概念。许多统计方法和机器学习算法假设数据是近似正态分布的。因此，在处理分类变量时，有时我们需要将其转换为符合正态分布的形式。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用Python将分类变量转为正态分布。
## 分类变量转为正态分布的必要性
分类变量是那些取值为有限个离散类别的变量，例如性别（男
正态分布（Normal Distribution）1、正态分布是一种连续分布，其函数可以在实线上的任何地方取值。2、正态分布由两个参数描述：分布的平均值μ和方差σ2 。3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = （x−μ） / σ#显示标准正态分布曲线图1 import numpy as np
2 import scipy.stats a
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2023-05-27 16:45:37
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Python特征分析-正态性检验正态性检验引入库直方图初判QQ图判断创建数据->计算均值、方差、百分位数、1/4\，2/4位数绘制数据分布图、直方图、QQ图KS检验理论推导直接用算法做KS检验 正态性检验介绍：利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。 方法：直方图初判 、 QQ图判断、 K-S检验引入库import matp
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2023-08-04 21:15:57
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在python中做正态性检验示例利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。直方图初判 ：直方图 + 密度线QQ图判断：(s_r.index - 0.5)/len(s_r) p(i)=(i-0.5)/n 分 位数与value值作图排序s.sort_values(by = 'value',inplace = True)
s_r = s.r
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2023-07-31 18:28:27
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正态分布（连续随机分布）¶连续变量取某个值时，概率近似为0，因为值不固定，可以无限细分连续变量是随机变量在某个区间内取值的概率，此时的概率函数叫做概率密度函数。世界上绝大部分的分布都属于正态分布，人的身高体重、考试成绩、降雨量等都近似服从。正态分布概率密度函数：f(x)=$\cfrac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}$e$\frac{^{-{(x-u)^2}}}{2\sigma^2}$
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2023-08-15 14:51:46
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对数据进行建模处理时，常需要进行数据分布检验。importnumpy as npfrom scipy importstatsa= np.random.normal(0,1,50)'''输出结果中第一个为统计量，第二个为P值（统计量越接近1越表明数据和正态分布拟合的好，P值大于指定的显著性水平，接受原假设，认为样本来自服从正态分布的总体）'''print(stats.shapiro(a))'''输出
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2023-11-05 12:09:30
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在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法：
scipy.stats.kstestkstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’,
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2023-07-11 10:32:47
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正态分布概率密度 实现以均值为4、方差为0.64，随机变量为3计算概率密度：# 用于数值计算的库
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from scipy import stats
# 用于绘图的库
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
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2023-07-10 11:29:15
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# Python 正态分布异常检测代码实现
## 1.整体流程
首先，我们需要明确整体的流程和步骤，以便小白能够清晰地理解和实现这个任务。下面是整个实现过程的步骤和对应的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库 | `import numpy as np``import matplotlib.pyplot as plt``
原创
2023-08-20 09:19:07
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正态分布变换（NDT） 在点云匹配中，ICP基于距离直接最优化变换矩阵的参数，由于是欠定方程且旋转矩阵的约束，使得结果很难优化，为此在新的维度优化变换矩阵的参数，被很好的提出： 先将参考点云（目标点云）转换为多维变量的正态分布，匹配的点云如果采用某组变换参数后，使得新的点云和目标点云的正态分布参
均值和方差未知的多元正态分布的后验Multivariate normal with unknown mean and variance从后验分布中采样均值mu和方差Sigma 1. 均值和方差未知的多元正态分布的后验（Multivariate normal with unknown mean and variance）假设有N个观测值{xi|i=1,2,...,N}，且服从均值为μ方差为Σ的多元
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2023-08-24 23:48:18
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# 如何在Java中实现正态分布
## 引言
正态分布是统计学中非常重要的一种概率分布，也常常用来描述自然现象中的随机变量。在Java中，使用一些库能够方便地实现正态分布的功能。本文将带你一步步了解如何在Java中实现正态分布，并以代码示例进行讲解。
## 实现步骤
下面是实现正态分布的步骤，详细说明了每一步的目标和要执行的操作。
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-15 06:48:55
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代码如下：#-*- coding:utf-8 -*-
# Python实现正态分布
# 绘制正态分布概率密度函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
u = 0 # 均值μ
u01 = -2
sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ
x = np.linspace(u - 3*sig,
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2023-05-31 15:28:03
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本次的正态分布检验的数据描述为What’s Normal? – Temperature, Gender, and Heart Rate中的数据，其中数据源中包含体温、性别和心率三个数据。这次我们选择文章中的一个问题来实现，即样本的中的体温是否符合正态分布。正态性检验通过样本数据来判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验。以下的数据为了方便起见，data.txt中只包含了体温一列。1、通过直方图
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2023-07-14 23:12:36
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正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：# Python实现正态分布
# 绘制正态分布
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2023-06-30 22:40:12
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最近在学习tensorflow,发现tensorflow有许多API，而且有一些API都是实现同一种功能的，但是可以采用的API有很多种。为此在看的时候也做一些记录，方便自己以后复习。不同的API具有的扩展功能也不同 在看代码的时候发现建模的会有随机数生成的函数，发现一共有三种不同的生成方式，接下来举几个例子来验证下自己的tf.random_normal()tf.random_no
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2023-07-08 18:12:33
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