การเรียนรู้ของเครื่อง - การกระจายข้อมูลปกติ
การกระจายข้อมูลปกติ
ในบทที่แล้ว เราได้เรียนรู้วิธีสร้างอาร์เรย์แบบสุ่มโดยสมบูรณ์ ขนาดที่กำหนด และระหว่างค่าที่กำหนดสองค่า
ในบทนี้ เราจะเรียนรู้วิธีสร้างอาร์เรย์โดยที่ค่าจะกระจุกตัวอยู่ที่ค่าที่กำหนด
ในทฤษฎีความน่าจะเป็น การกระจายข้อมูลประเภทนี้เรียกว่าการกระจายข้อมูลแบบปกติหรือการแจกแจงข้อมูลแบบเกาส์เซียนตามหลังนักคณิตศาสตร์คาร์ล ฟรีดริช เกาส์ ผู้คิดค้นสูตรการกระจายข้อมูลนี้
ตัวอย่าง
การกระจายข้อมูลปกติทั่วไป:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x =
numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()
ผลลัพธ์:
หมายเหตุ:กราฟการแจกแจงแบบปกติเรียกอีกอย่างว่า เส้นโค้งรูประฆังเนื่องจากเป็นรูปร่างลักษณะเฉพาะของกระดิ่ง
ฮิสโตแกรมอธิบาย
เราใช้อาร์เรย์จากnumpy.random.normal()
เมธอดที่มีค่า 100000 เพื่อวาดฮิสโตแกรมที่มี 100 แท่ง
เราระบุว่าค่าเฉลี่ยคือ 5.0 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ 1.0
หมายความว่าค่าควรกระจุกตัวอยู่ที่ประมาณ 5.0 และแทบจะไม่ห่างจากค่าเฉลี่ยมากกว่า 1.0
และอย่างที่คุณเห็นจากฮิสโตแกรม ค่าส่วนใหญ่อยู่ระหว่าง 4.0 ถึง 6.0 โดยมีค่าสูงสุดอยู่ที่ประมาณ 5.0