Lojistik ve Normal Dağıtım Arasındaki Fark

Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz. NumPy Üniforma Dağıtımı Üniforma dağıtımı, her olayın eşit gerçekleşme olasılığına sahip olma olasılığını tanımlamak için kullanılır. Örneğin, rasgele sayı üretimi. Üç parametresi vardır: a - alt sınır - varsayılan 0 .0. b - üst sınır - varsayılan 1.0. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 düzgün dağıtım örneği oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. üniforma (boyut = (2, 3)) Baskı (x) Düzgün Dağılımın Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.uniform (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Lojistik Dağıtım Lojistik Dağıtım Lojistik Dağıtım büyümeyi tanımlamak için kullanılır. Lojistik regresyonda, sinir ağlarında vb. Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılır. Üç parametresi vardır: loc - ortalama, zirvenin olduğu yer. Varsayılan 0. ölçek - standart sapma, dağılımın düzlüğü. Varsayılan 1. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal Ortalama 1 ve stddev 2.0 ile lojistik dağıtımdan 2x3 örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. lojistik (loc = 1, ölçek = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Lojistik Dağıtımın Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.logistic (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Lojistik ve Normal Dağıtım Arasındaki Fark Her iki dağıtım da hemen hemen aynıdır, ancak lojistik dağıtımın kuyrukların altında daha fazla alanı vardır. yani. Ortalamadan daha uzak bir olayın meydana gelme olasılığını daha fazla temsil eder. Daha yüksek ölçek değeri (standart sapma) için, normal ve lojistik dağılımlar zirveden ayrı olarak hemen hemen aynıdır. Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (rasgele. normal (ölçek = 2, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'normal') sns.distplot (random.logistic (size = 1000), hist = False, label = 'logistic') (Plt.show) Sonuç Çok Terimli Dağıtım Çok terimli dağıtım Multinom dağılımı, binom dağılımının genelleştirilmesidir. Senaryoların ikisinden sadece biri olması gereken binomdan farklı olarak çok-adli senaryoların sonuçlarını açıklar. Örneğin. Bir popülasyonun kan grubu, zar atma sonucu. Üç parametresi vardır: n - olası sonuçların sayısı (örneğin zar atma için 6). pvals - sonuçların olasılıklarının listesi (örneğin zar rulosu için [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6]). size - Döndürülen dizinin şekli. Misal Zar atmak için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. multinomiyal (n = 6, pvals = [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6]) Baskı (x) Not: Çok terimli numuneler tek bir değer üretmeyecektir! Her pval için bir değer üreteceklerdir. Not: Binom dağılımının genelleştirilmesinden dolayı, bunların görsel temsili ve normal dağılımın benzerliği, çoklu binom dağılımlarınınkiyle aynıdır. Üstel Dağılım Üstel Dağılım Üstel dağılım, bir sonraki etkinliğe kadar geçen süreyi tanımlamak için kullanılır; başarısızlık / başarı vb. olarak adlandırılabilirler. İki parametresi vardır: ölçek - oranın tersi (poisson dağılımında lam'a bakınız) varsayılan değer 1.0'dır. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutlu 2.0 ölçeği ile üstel dağılım için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rasgele. üstel (ölçek = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Üstel Dağılımın Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (rasgele. üstel (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Poisson ve Üstel Dağılım İlişkisi Poisson dağılımı, belirli bir dönemde bir olayın meydana gelme sayısını ele alır, üstel dağılım ise bu olaylar arasındaki süreyi ele alır. Chi Meydanı Dağıtım Chi Meydanı Dağıtım İki kare dağılımı hipotezi doğrulamak için temel olarak kullanılır. İki parametresi vardır: df - (serbestlik derecesi). size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda serbestlik derecesi 2 ile ki kare dağılımı için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. kare (df = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Chi Square Dağılımının Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.chisquare (df = 1, boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Rayleigh Dağıtımı Rayleigh Dağıtımı Rayleigh dağılımı sinyal işlemede kullanılır. İki parametresi vardır: scale - (standart sapma) dağılımın varsayılan 1.0 olarak ne kadar düz olacağına karar verir). size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda 2 ölçekli rayleigh dağılımı için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. rayleigh (ölçek = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Rayleigh Dağılımının Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.rayleigh (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Rayleigh ve Chi Meydanı Dağılımı Arasındaki Benzerlik Birim stddev'de ve 2 serbestlik derecesi rayleigh ve ki kare aynı dağılımları temsil eder. Pareto Dağıtım Pareto Dağıtım Pareto yasasına göre bir dağılım, yani 80-20 dağılımı (% 20 faktör,% 80 sonuca neden olur). İki parametresi vardır: a - şekil parametresi. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda 2 şekilli pareto dağılımı için bir örnek çizin ve şekillendirin: numpy import random'dan x = rasgele. bölünmüş (a = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Pareto Dağılımının Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.pareto (a = 2, boyut = 1000), kde = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Zipf Dağıtımı Zipf dağıtımları, zipf yasasına göre verileri örneklemek için kullanılır. Zipf Yasası: Bir koleksiyonda n. ortak terim, en yaygın terimin 1 / n katıdır. Örneğin. İngilizce 5. ortak kelime en çok kullanılan kelime olarak yaklaşık 1/5 kez meydana gelmiştir. İki parametresi vardır: a - dağılım parametresi. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda dağıtım parametresi 2 ile zipf dağıtımı için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. zipf (a = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Zipf Dağıtımının Görselleştirilmesi 1000 puan örnekleyin, ancak daha anlamlı grafik için yalnızca <10 değerine sahip olanları özellikle çizin. Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal x = rastgele. zipf (a = 2, boyut = 1000) sns.distplot (x [x <10], kde = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.