মেশিন লার্নিং - নরম ডাটা বিতরণ

正态数据分布（Normal Data Distribution）

在上一章中，我们学习了如何创建给定大小且在两个给定值之间的完全随机数组。

এই চাপে, আমরা একটি মান নিয়ে কেন্দ্রীভূত হওয়া অ্যারে তৈরি করার কিভাবন শিখবো যা。

প্রবলগ্রহণমূলক গণিতে, কার্ল ফ্রিডরিখ গাউস (Carl Friedrich Gauss) এই পদার্থবিদ্যা বিতরণের সমীকরণ উপস্থাপন করার পর এই পদার্থবিদ্যা বিতরণকে সাধারণ পদার্থবিদ্যা বিতরণ বা গাউস পদার্থবিদ্যা বিতরণ বলা হয়。

ইনস্ট্যান্স

সাধারণ পদার্থবিদ্যা বিতরণ:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()

ফলাফল:


প্রয়োগ ইনস্ট্যান্স

মন্তব্য:পদার্থবিদ্যা গণিতে, কার্ল ফ্রিডরিখ গাউস (Carl Friedrich Gauss) এই পদার্থবিদ্যা বিতরণের সমীকরণ উপস্থাপন করার পর এই পদার্থবিদ্যা বিতরণকে সাধারণ পদার্থবিদ্যা বিতরণ বা গাউস পদার্থবিদ্যা বিতরণ বলা হয়。

হিস্টোগ্রাম ব্যাখ্যা

আমরা ব্যবহার করি numpy.random.normal() পদ্ধতির দ্বারা তৈরি হওয়া অ্যারে (100000টি মান নিয়ে গঠিত) 100টি স্তম্ভের হিস্টোগ্রাম প্রদর্শন করা হয়。

আমরা 5.0 হলেও গুরুত্বপূর্ণ মান 1.0 রক্ষা করেছি。

এর ফলে, এই মানগুলি 5.0 পাশে কেন্দ্রীভূত হওয়া উচিত এবং সাধারণত 1.0 এর সাথে কম ভিন্নতা থাকা উচিত。

হিস্টোগ্রাম থেকে দেখা যায় যে, অধিকাংশ মান 4.0 থেকে 6.0 এর মধ্যে রয়েছে, সর্বোচ্চ মান প্রায় 5.0।