파이썬 numpy 다항분포(multinomial distribution)
다항 분포(multinomial distribution) - multinomial() 다항 분포는 이항 분포를 일반화한 것이다. 시나리오가 모집단의 혈액형, 주사위 굴리기 결과와 같은 두 가지 중 하나여야 하는 이항식과는 달리 다중 공칭 시나리오의 결과를 설명한다. 다음과 같은 세 가지 매개 변수가 있다: n - 가능한 결과의 수(예: 주사위 굴리기의 경우 6). pvals - 결과의 확률 목록(예: 주사위 굴리기의 경우 [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6]). size - 반환된 배열의 모양이다. 주사위 굴리기를 위한 샘플을 뽑는다: from numpy import random x = random.multinomial(n=6, pvals=[1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, ..
2023. 12. 27.
파이썬 numpy 누적 분포(Logistic Distribution)
누적분포(Logistic Distribution) - logistic() 누적 분포는 성장을 설명하는 데 사용된다. 로지스틱 회귀 분석, 신경망 등에서 머신 러닝에 광범위하게 사용된다. 다음과 같은 세 가지 매개 변수가 있습니다: loc - mean, 피크가 있는 위치. 기본값 0. scale - 표준 편차, 분포의 평탄도. 기본값 1. size - 반환된 배열의 모양이다. 평균이 1이고 stddev 2.0인 로지스틱 분포에서 2x3 표본을 추출한다: from numpy import random x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3)) print('x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3)) : \n', x) 위의 ..
2023. 12. 26.
