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Aprendizado de máquina - Distribuição normal de dados

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Distribuição normal de dados

No capítulo anterior aprendemos como criar um array completamente aleatório, de um determinado tamanho e entre dois valores dados.

Neste capítulo vamos aprender como criar um array onde os valores estão concentrados em torno de um determinado valor.

Na teoria da probabilidade, esse tipo de distribuição de dados é conhecido como distribuição normal de dados , ou distribuição de dados gaussiana , em homenagem ao matemático Carl Friedrich Gauss, que criou a fórmula dessa distribuição de dados.

Exemplo

Uma distribuição de dados normal típica:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)

plt.hist(x, 100)
plt.show()

Resultado:

Nota: Um gráfico de distribuição normal também é conhecido como curva de sino devido à sua forma característica de um sino.

Histograma explicado

Usamos o array do numpy.random.normal() método, com 100.000 valores, para desenhar um histograma com 100 barras.

Especificamos que o valor médio é 5,0 e o desvio padrão é 1,0.

Ou seja, os valores devem estar concentrados em torno de 5,0 e raramente mais distantes que 1,0 da média.

E como você pode ver no histograma, a maioria dos valores está entre 4,0 e 6,0, com um topo em aproximadamente 5,0.

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