数据处理-scipy.stats.norm函数,归一化的作用
scipy.stats.norm函数
可以实现正态分布（也就是高斯分布）
pdf ——概率密度函数标准形式是：
norm.pdf(x, loc, scale)等同于norm.pdf(y) / scale ，其中 y = (x - loc) / scale
stats.norm主要公共方法如下：
rvs:随机变量（就是从这个分布中抽一些样本）
pdf：概率密度函数。
cdf：累计分布函数
sf：残存函数（1-CDF）
ppf：分位点函数（CDF的逆）
isf：逆残存函数（sf的逆）
stats:返回均值，方差，（费舍尔）偏态，（费舍尔）峰度。
moment:分布的非中心矩。
归一化数据
机器学习模型被互联网行业广泛应用，一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。
归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。归一化有可能提高精度；一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。
标准化的流程简单来说可以表达为:将数据按其属性(按列进行)减去其均值，然后除以其方差。最后得到的结果是，对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差值为1。
作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。
标准差标准化（standardScale）使得经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为：
其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
数据处理-scipy.stats.norm函数,归一化的作用相关推荐
- scipy.stats.norm函数
在这里插入代码片 scipy.stats.norm函数 可以实现正态分布(也就是高斯分布) pdf : 概率密度函数 标准形式是: norm.pdf(x, loc, scale) 等同于 norm.p ...
- python scipy.stats.norm.cdf_Python stats.norm方法代码示例
本文整理汇总了Python中scipy.stats.norm方法的典型用法代码示例.如果您正苦于以下问题:Python stats.norm方法的具体用法?Python stats.norm怎么用?P ...
- scipy.stats.norm
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/generated/scipy.stats.norm.html scipy.stats.norm = ...
- 50例源码Python scipy.stats.norm 模块，pdf()
Python scipy.stats.norm 模块,pdf() 实例源码 转:http://codingdict.com/sources/py/scipy.stats.norm/13753.html ...
- python scipy.stats.norm.cdf_python的scipy.stats模块中正态分布常用函数总结
python的scipy.stats模块是连续型随机变量的公共方法,可以产生随机数,通常是以正态分布作为scipy.stats的基本使用方法.本文介绍正态分布的两种常用函数:1.累积概率密度函数sta ...
- python scipy.stats.norm.cdf_python scipy stats.norm用法及代码示例
正常连续随机变量. 那个地点 (loc)关键字指定平均值.规模 (scale)关键字指定标准差. 作为一个实例rv_continuous类,norm对象从中继承了通用方法的集合(完整列表请参见下文), ...
- scipy.stats常见概率分布-正态分布与泊松分布
常见分布 总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例 常见术语 pdf,概率密度函数(Probability Density Function),连续型随机变量 ...
- 解决可视化问题:module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'normpdf'----使用scipy中的函数代替
解决可视化问题:module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'normpdf' 今天在学习可视化绘制直方图,并添加拟合曲线时遇到了一个问题,即题目中所写modu ...
- python中uniform函数_python scipy stats.uniform用法及代码示例
均匀连续随机变量. 在标准形式下,分布均匀[0, 1].使用参数loc和scale,在上获得均匀分布[loc, loc + scale]. 作为一个实例rv_continuous类,uniform对象 ...
最新文章
- sql 2005提示未能加载包Microsoft SQL Management Studio Package
- 记录Nginx搭建网关服务
- Spring IOC 容器源码分析 - 获取单例 bean
- 中国电梯行业动态调研与未来发展趋势展望报告2022-2028年版
- A 子类继承父类，子类的构造函数会覆盖父类的构造函数
- 基于实战开发垂直搜索引擎_基于DDD的微服务设计和开发实战
- 3.4 SE55表维护生成器
- flutter闪屏过渡动画，闪光占位动画
- 在同一个数据库表中添加不同的数据（笛卡尔积）
- KeyBlaze for mac(专业打字练习软件)激活版
- mysql 修改root密码 修改账户登录host
- IE浏览器调用ocx控件实现PDF、图片文件打印
- lisp型材库_基于AutoLISP的AutoCAD标准零件库的开发研究
- 在 Microsoft Windows Server 2008 R2 上安装 IE 11
- 论文阅读-Fairness-aware Personalized Ranking Recommendation viaAdversarial Learning
- IDEA设置多行标签页
- 微信小程序多次跳转后不能点_微信突然更新，但我劝你这次别升级
- 人工智能导论(5)——搜索策略(Search Strategy)
- dubbo/dubbox(一)源码编译
- Android 必须知道2018年流行的框架库及开发语言，看这一篇就够了！