neha_probability_distribution

기계 학습 및 데이터 과학을위한 가우스 및 이항 분포 파이썬 패키지

neha_probability_distribution

NEHA_Probability_distribution은 가우시안 및 이항 분포를 위해 구축 된 기계 학습 및 데이터 과학을위한 파이썬 모듈/패키지입니다. 이 패키지는 MIT 라이센스에 따라 배포됩니다.

설치.

Simply Run (CommandLine)을 설치하려면;

 pip install neha-probability-distribution

또는

 conda install neha-probability-distribution

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

테스트.

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

testpypi 링크 : https://test.pypi.org/project/neha-probability-distribution/

샘플 파이썬 테스트 코드.

CommandLine에서 설치 후 Python 코드 아래에서 실행됩니다.

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

가우스 및 이항 분포 개요

1. 가우스 분포 (정규 분포라고도 함)

• 확률 이론에서 정규 분포는 실제 값 무작위 변수에 대한 연속 확률 분포의 유형입니다. 확률 밀도 함수의 일반적인 형태는 파라미터가 분포의 평균 또는 기대입니다. 표준 편차입니다.

2. 이항 분포.

• 확률 이론 및 통계에서, 매개 변수 n과 p를 갖는 이항 분포는 N 독립적 인 실험 시퀀스에서 성공의 수에 대한 불연속 확률 분포이며, 각각 예-아니오 질문을 요구하고, 각각 자체 부울/하나 (propability p) 또는 실패/false/Zero (Q = 1-p).
  

추가 리소스.

가우스 (정상) 분포 및 이항 분포를 검토하려면 몇 가지 리소스가 있습니다.

• 가우스 분포
• 이항 분포