【Python】概率、统计学在机器学习中应用：20个Python示例

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在数据科学和机器学习领域，概率论和统计学扮演着至关重要的角色。 Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现这些概念。 本文将通过20个Python实例，展示如何在实际应用中运用概率论和统计学知识。 1. 基本概率计算 让我们从一个简单的硬币投掷实验开始： import  random def   coin_flip (n) :      return  [random.choice([ 'H' ,  'T' ])  for  _  in  range(n)] flips = coin_flip( 1000 ) probability_head = flips.count( 'H' ) / len(flips) print( f"Probability of getting heads:  {probability_head: .2 f} " ) 这个例子模拟了1000次硬币投掷，并计算出现正面的概率。 2. 描述性统计 使用NumPy和Pandas来计算一些基本的描述性统计量： import  numpy  as  np import  pandas  as  pd data = np.random.normal( 0 ,  1 ,  1000 ) df = pd.DataFrame(data, columns=[ 'values' ]) print(df.describe()) 这个例子生成 ………………………………