正态分布在机器学习的重要性

文章目录1. 概率分布是什么2. 正态分布意味着什么2.1 中心极限定理2.2 重要性3. 正态分布的变量有哪些4.python来检验数据的分布5.特别注意 1. 概率分布是什么 我们可以投10000次骰子,每次都有6种可能的取值,我们可以将类别数设为6,然后我们就可以开始对每一类出现的次数进行计数了。我们可以画出上述结果的曲线,该曲线就是概率分布曲线。目标变量每个取值的可能性就由其概率分布决定。 一旦我们知道了变量的概率分布,我们就可以开始估计事件出现的概率了,我们甚至可以使用一些概率公式。至此,我们就可更好的理解变量的特性了。概率分布取决于样本的一些特征,例如平均值,标准偏差,偏度和峰度。