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neha_probability_distribution

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Distributions gaussiennes et binomiales Python Python pour l'apprentissage automatique et la science des données

NEHA_PROBIBILITÉ_DISTRIBUTION

NEHA_PROBIBILITÉ_DISTRIBUTION est un module / package Python pour l'apprentissage automatique et la science des données construits pour les distributions gaussiennes et binomiales. Ce package est distribué sous la licence du MIT.

Installation.

Pour installer simplement Exécuter (Commandline);

 pip install neha-probability-distribution

ou

 conda install neha-probability-distribution

Lien PYPI: https://pypi.org/manage/project/neha-probability-distribution/

Essai.

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

TestPyPi Link: https://test.pypi.org/project/neha-probability-distribution/

Exemple de code de test Python.

Sur votre ligne de commande, exécutez le code Python après l'installation.

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

Aperçu de la distribution gaussienne et binomiale

1. Distribution gaussienne (également connue sous le nom de distribution normale)

Dans la théorie des probabilités, une distribution normale est un type de distribution de probabilité continue pour une variable aléatoire à valeur réelle. La forme générale de sa fonction de densité de probabilité est que le paramètre est la moyenne ou l'attente de la distribution; et est son écart-type.

2. Distribution binomiale.

Dans la théorie des probabilités et les statistiques, la distribution binomiale avec les paramètres n et p est la distribution de probabilité discrète du nombre de succès dans une séquence de n expériences indépendantes, chacune posant une question oui - pas, et chacune avec son propre résultat de valeur booléenne: succès / oui / vrai / un (avec probabilité P) ou échec / non / false / zéro (avec probabilité Q = 1 - P).