neha_probability_distribution

Distribuciones gaussianas y binomiales Paquete Python para aprendizaje automático y ciencia de datos

neha_probability_distribution

neha_probability_distribution es un módulo/paquete de Python para el aprendizaje automático y la ciencia de datos creada para distribuciones gaussianas y binomiales. Este paquete se distribuye bajo la licencia MIT.

Instalación.

Para instalar simplemente ejecutar (línea de comandos);

 pip install neha-probability-distribution

o

 conda install neha-probability-distribution

Enlace de Pypi: https://pypi.org/manage/project/neha-probability-distribution/

Pruebas.

 pip install -i https://test.pypi.org/simple/ neha-probability-distribution/

Enlace de Testpypi: https://test.pypi.org/project/neha-probability-distribution/

Muestra de código de prueba de Python.

En su línea de comandos, ejecute el código Python después de la instalación.

 >>> from distributions_gauss_bi import Gaussian, Binomial
>>> Gaussian(38,17)
>>> Binomial(0.4, 35)

Descripción general de la distribución gaussiana y binomial

1. Distribución gaussiana (también conocida como distribución normal)

• En la teoría de la probabilidad, una distribución normal es un tipo de distribución de probabilidad continua para una variable aleatoria de valor real. La forma general de su función de densidad de probabilidad es que el parámetro es la media o la expectativa de la distribución; y es su desviación estándar.

2. Distribución binomial.

• En la teoría y las estadísticas de probabilidad, la distribución binomial con los parámetros N y P es la distribución de probabilidad discreta del número de éxitos en una secuencia de n experimentos independientes, cada uno de los cuales hace una pregunta sí-no, y cada una con su propio resultado de valores booleanos: éxito/sí/true/uno (con probabilidad p) o falla/no/falso/cero (con probabilidad Q = 1-p).
  

Más recursos.

Si desea revisar la distribución gaussiana (normal) y la distribución binomial, aquí hay algunos recursos:

• Distribución gaussiana
• Distribución binomial