概率、统计学在机器学习中应用：20个Python示例

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原标题：概率、统计学在机器学习中应用：20个Python示例
关键字：正态分布,例子,机器,概率,统计学
文章来源：大数据文摘
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大数据文摘受权转载自机器学习算法与Python实战
在数据科学和机器学习领域，概率论和统计学扮演着至关重要的角色。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现这些概念。本文将通过20个Python实例，展示如何在实际应用中运用概率论和统计学知识。
1. 基本概率计算让我们从一个简单的硬币投掷实验开始：
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}”)这个例子模拟了1000次硬币投掷，并计算出现正面的概率。
2. 描述性统计使用NumPy和Pandas来计算一些基本的描述性统计量：
importnumpyasnpimportpandasaspddata=np.random.normal(0,1,1000)df=pd.Data

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