这五种统计学概念，扫清数据科学之路“拦路虎”
发布时间：2019-07-11 04:26:30 所属栏目：教程 来源：读芯术
导读：数据科学实际上可定义为从数据中获取额外信息的过程。在进行数据科学研究时，真正想要达到的是一切数据在现实世界中的实际含义。 为提取复杂数据集中的信息，数据科学家采用了许多工具和技术，包括数据探索、可视化和建模。数据探索中，常用的一类非常重要
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下图提供了一个很好的例证。
通过以下等式可计算偏度：
偏度计算了数据分布与高斯分布的距离。偏度值越大，高斯分布离数据集就越远。 这一点很重要，因为如果对数据分布有大概的了解，那么就可以为特定分布调整需要使用的任何ML模型。此外，并非所有ML建模技术都对高斯之外的数据有效。 进入建模前，统计学再次为人们提供了富有洞见的信息! 通过Scipy编程，计算偏度的方式如下：
5. 协方差和相关性 (1) 协方差 （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
