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原標題：概率、統計學在機器學習中應用：20個Python示例
關鍵字：正態分布,例子,機器,概率,統計學
文章來源：大數據文摘
內容字數：0字

內容摘要：

大數據文摘受權轉載自機器學習算法與Python實戰
在數據科學和機器學習領域，概率論和統計學扮演著至關重要的角色。Python作為一種強大而靈活的編程語言，提供了豐富的庫和工具來實現這些概念。本文將通過20個Python實例，展示如何在實際應用中運用概率論和統計學知識。
1. 基本概率計算讓我們從一個簡單的硬幣投擲實驗開始：
importrandomdefcoin_flip(n):return[random.choice([‘H’,’T’])for_inrange(n)]flips=coin_flip(1000)probability_head=flips.count(‘H’)/len(flips)print(f”Probabilityofgettingheads:{probability_head:.2f}”)這個例子模擬了1000次硬幣投擲，并計算出現正面的概率。
2. 描述性統計使用NumPy和Pandas來計算一些基本的描述性統計量：
importnumpyasnpimportpandasaspddata=np.random.normal(0,1,1000)df=pd.Data

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