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数据科学中的常见的6种概率分布(Python实现)

数据科学中的常见的6种概率分布(Python实现) 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。因此,了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。 不同类型的数据每次我们使用数据集时,我们的数据集都会代表总体的样本。然后使用这个样本,我们可以尝试了解其概率分布,以便我们可以使用它对总体进行预测。 假设我们要根据一组数据来预测房屋的价格,我们可以找到一个包含旧金山所有房价的数据集(我们的样本),进行一些统计分析之后,我们就可以对美国其他任何城市的房价做出相当准确的预测(我们的总体)。 数据集由两种主要类型的数据组成:数值(例如整数,浮点数)和标签(例如名字,电脑品牌)。 数值数据还可以分为其他两类:离散和继续。离散数据只能采用某些值(例如,学校中的...

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3月5日,省发展改革委官网发布《广东省2020年重点建设项目计划》显示1230个项目,总投资5.9万亿元,年度计划投资7000亿元,安排开展前期工作的省重点建设前期预备项目868个,估算总投资3.4万亿元。 使用Python把重点建设项目清单整理一遍,套上图表进行分析! 全省地区地图情况: 广州深圳佛山占比前3名,中山阳江潮州占比后3名 全省项目关联单位前10名: 大部分都是交通为主! 全省工程和项目情况: 高速公路项目占比比较多 全省投资占比: 其中广州总投资差不多是深圳的翻倍,韶关有点.... 地区关系图: 与广州有关联项目的城市 对比和深圳有关联项目的城市 广州前10名工程比例图: 公路、城市建设、教育占前三 广州前20名项目比例图: 汽车制造、高速公路、城市轨道占前三 其他地区或原图浏览原文链接:https://data.liguangchun.cn/gdbuild/chart.html ps:如有偏差请以官网为标准

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