為什麼說正態分布的標準化很重要

2020-12-07 中國教育在線

為什麼說正態分布的標準化很重要

http://kaoyan.eol.cn　　中國教育在線考研頻道　　　　2006-10-31　　大　中　小

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    原標題： 為什麼數據科學家都鍾情於最常見的正態分布？即使你沒有參與過任何人工智慧項目，也一定遇到過高斯模型，今天就讓我們來看看高斯過程為什麼這麼受歡迎。 　　高斯分布（Gaussian distribution），也稱正態分布，最早由A.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度導出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。
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    為什麼那麼多關於數據科學和機器學習的文章都圍繞正態分布展開？本文作者專門寫了一篇文章，試著用易於理解的方式闡明正態分布的概念。機器學習的世界是以概率分布為中心的，而概率分布的核心是正態分布。本文說明了什麼是正態分布，以及為什么正態分布的使用如此廣泛，尤其是對數據科學家和機器學習專家來說。我會從最基礎的內容開始解釋，以便讀者們理解為什么正態分布如此重要。
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    內容範圍：正態分布，泊松分布，多項分布，二項分布，伯努利分布簡述：正態分布是上述分布趨於極限的分布，屬於連續分布。其它屬於離散分布。伯努利分布(兩點分布/0-1分布)：伯努利試驗指的是只有兩種可能結果的單次隨機試驗。如果對伯努利試驗獨立重複n次則為n重伯努利試驗。
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    智商有正態分布效應，這很正常，但不正常的是學習成績也有正態分布效應。所謂的正態分布，意思就是普通人佔據了絕大多數，傻子和天才都是極少數。作為天生的因素，正態分布是可以理解的，但是後天的教育導致的成績，仍然呈正態分布，這就讓人無法容忍了。我個人親身的體會，在當時我們縣有兩所中學A和B，A的分數線高出了B很多，基本只收中考前500名的學生，B只收剩下的。
  • 專家:符合正態分布理論
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  • 搞不定Alevel正態分布?一招教你拿下!
    我們就正態分布（Normal distribution）這一個知識點，對其中常考題型跟大家分析。首先我們要明確的一點是正態分布應用的前提是我們在分析連續的數據，比如人的身高，時間等。lt;1.5)-P(Z<1.1)=0.9332-0.8643=0.0698所以P(AUC)=0.1357+0.8664-0.0698=0.9332以下為附贈表圖↓以上就是跟大家分享的正態分布內容
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    起因是因為教務辦要求學生的考試分數必須正態分布。什麼是正態分布？放在成績上說，所謂正態分布，簡單的說，就是中間分數最多，然後向低分和高分遞減。可能學生們都考得太好，高分太多，教務辦覺得不符合規律。該老師表示，給多少90分是取決於試卷的結果，而不是教務辦定下的指標，難道為了指標，把學生應該得到的90分改為80分？正態分布是這麼用的嗎？為什麼要遵循這個原理？
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    什麼是正態分布關於什麼是正態分布，早在中學時老師就講過了。通俗來講，就是當我們把數據繪製成頻率直方圖，所構成曲線的波峰位於中間，兩邊對稱，並且隨著往兩側延伸逐漸呈下降趨勢，這樣的曲線就可以說是符合數學上的正態分布。由於任何特徵的頻率總和都為100%或1，所以該曲線和橫軸之間部分的面積也為100%或1，這是正態分布的幾何意義。