मशीन शिक्षा - नॉर्मल डाटा वितरण
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नोर्मल डेटा वितरण (Normal Data Distribution)
पिछले अध्याय में, हमने दो दिये गए मूल्यों के बीच के दिये गए आकार के पूरी तरह से रूपांतरित एक्रॉस नंबर (रूपांतरित एक्रॉस नंबर) को बनाना सीखा।
इस अध्याय में, हम एक व्यवस्था को बनाना सीखेंगे जो एक दिये गए मूल्य के आसपास मूल्यों को केंद्रित करेगी।
संभावना गणित में, इस डेटा वितरण की सूत्र को गणितीयन कार्ल फ्रिडरिच गॉस (Carl Friedrich Gauss) द्वारा प्रस्तावित करने के बाद, इस डेटा वितरण को नोर्मल डेटा वितरण या गॉस डेटा वितरण कहा जाता है।
उदाहरण
सामान्य नोर्मल डेटा वितरण:
import numpy import matplotlib.pyplot as plt x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000) plt.hist(x, 100) plt.show()
परिणाम:
टिप्पणी:वहां से यह साबित होता है कि नोर्मल वितरण गोलाकार की विशेष आकृति के है, इसलिए यह कॉलसेट कर्व भी कहलाता है।
हिस्टोग्राम व्याख्या
हम इसका उपयोग करते हैं numpy.random.normal() विधि से बनाए गए एक्रॉस नंबर (100000 जीते) एक 100 कोलमों वाले हिस्टोग्राम को दूर करना है।
हमने औसत को 5.0 और मानक तीव्रता को 1.0 के रूप में निर्दिष्ट किया है।
इसका मतलब है कि ये मूल्य 5.0 के आसपास केंद्रित होने चाहिए और कम ही 1.0 से अलग होने चाहिए।
वहां से यह साबित होता है कि अधिकांश मूल्य 4.0 से 6.0 के बीच हैं, सर्वोच्च मूल्य लगभग 5.0 है।
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