摘要:
内核密度估计 seaborn.kdeplot(x=None, *, y=None, shade=None, vertical=False, kernel=None, bw=None, gridsize=200, cut=3, clip=None, legend=True, cumulative=Fa 阅读全文
posted @ 2020-11-23 18:15
lixin2020
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摘要:
stats 使用import scipy.stats as st st.norm.rvs(loc = 0,scale = 0.1,size =10) loc指分布的期望,scale指分布的标准差,size指定返回array的shape(rvs) 也可以使用numpy模块 np.random.norm 阅读全文
posted @ 2020-11-23 16:33
lixin2020
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导入 import matplotlib.pyplot as plt导入 散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alph 阅读全文
posted @ 2020-11-23 14:10
lixin2020
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贝叶斯简介 先验:体现了对参数的了解,设定参数的分布 似然:引入观测数据,反映在给定参数下,观测数据的可信度 后验:基于观测数据,获得参数的分布和可信度 贝叶斯定理:后验正比于似然乘以先验 抛硬币案例 以抛硬币为例 参数为硬币朝上的概率A(表示抛一次硬币时正面朝上的可能性),定义为P(A),此为先验 阅读全文
posted @ 2020-11-23 00:18
lixin2020
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