মেকানিক্যাল লার্নিং - গড় ও মধ্যবর্তী মোড

গড়মান, মধ্যস্তরীয় এবং সবচেয়ে সাধারণ

একটি সংখ্যাগুলিতে আমরা কি শিখতে পারি?

মেশিন লার্নিং (এবং গণিত) তে, আমরা তিনটি মূল্যকে অধ্যয়ন করি:

  • গড়মান (মিন) - গড়মান
  • মধ্যস্তরীয় (মেডিয়ান) - মধ্যস্থ মান, যা মধ্যস্তরীয় মানও বলা হয়
  • সবচেয়ে সাধারণ (মোড) - সবচেয়ে সাধারণ মান

যেমন: আমরা 13টি গাড়ির গতি রেজিস্টার করেছি:

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

কী হল গড়মান, মধ্যস্থ বা সবচেয়ে সাধারণ গতির মান?

গড়মান

গড়মান হল গড়মান

গড়মান গণনা করতে, সমস্ত মানগুলির সমষ্টি পাওয়া এবং এটা মানগুলির সংখ্যার মধ্যে ভাগ করো:

(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77

NumPy মডিউলটি এই উদ্দেশ্যের জন্য পদ্ধতি আছে:

ইনস্ট্যান্স

NumPy ব্যবহার করুন mean() পদ্ধতি বৃত্তিমান গতি নির্ধারণ করে:

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean(speed)
print(x)

ইনস্ট্যান্স চালু করুন

মধ্যস্তরীয় মান

মধ্যস্তরীয় মান হল সমস্ত মানগুলিকে ক্রমানুক্রমে সাজানোর পরের মধ্যস্থ মান:

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111

মধ্যস্তরীয় মান পাওয়ার আগে, সংখ্যাগুলিকে ক্রমানুক্রমে সাজানো অত্যন্ত জরুরী。

NumPy মডিউলটি এই উদ্দেশ্যের জন্য পদ্ধতি আছে:

ইনস্ট্যান্স

NumPy ব্যবহার করুন median() মধ্যবিন্দু চিহ্নিত করার পদ্ধতি

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

ইনস্ট্যান্স চালু করুন

যদি মধ্যবিন্দুতে দুটি সংখ্যা থাকে, তবে এই দুটি সংখ্যার সমস্তা যোগ করে এবং ২ দ্বারা ভাগ করুন

, 77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103
(86 + 87) / 2 = 86.5

ইনস্ট্যান্স

NumPy মডিউল ব্যবহার করুন:

import numpy
speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

ইনস্ট্যান্স চালু করুন

মোড

সবচেয়ে বেশি বার হওয়া মান হল:

99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86 = 86

SciPy মডিউলটি এই উদ্দেশ্যের জন্য পদ্ধতি আছে:

ইনস্ট্যান্স

SciPy ব্যবহার করুন mode() সবচেয়ে বেশি বার হওয়া সংখ্যা চিহ্নিত করার পদ্ধতি

from scipy import stats
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = stats.mode(speed)
print(x)

ইনস্ট্যান্স চালু করুন

চাপ্তী সার

গণিতিক মডেলিংতে গড়, মধ্যবিন্দু এবং সবচেয়ে বেশি বার হওয়া মান বারবার ব্যবহৃত হয়, তাই এগুলির পিছনের অর্থ বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ