Hướng dẫn Python

TRANG CHỦ Python Giới thiệu Python Python Bắt đầu Cú pháp Python Nhận xét Python Biến Python Các kiểu dữ liệu Python Số Python Đúc Python Chuỗi Python Python Booleans Toán tử Python Danh sách Python Python Tuples Bộ Python Từ điển Python Python Nếu ... Khác Python While Loops Python cho các vòng lặp Các hàm Python Python Lambda Mảng Python Các lớp / đối tượng Python Kế thừa Python Trình lặp lại Python Phạm vi Python Mô-đun Python Ngày trong Python Toán Python JSON Python Python RegEx Python PIP Python Thử ... Ngoại trừ Đầu vào của người dùng Python Định dạng chuỗi Python

Xử lý tập tin

Xử lý tệp Python Tệp đọc Python Viết / tạo tệp trong Python Xóa tệp trong Python

Mô-đun Python

Hướng dẫn NumPy Panda Walkthrough Hướng dẫn Scipy

Python Matplotlib

Giới thiệu Matplotlib Matplotlib Bắt đầu Matplotlib Pyplot Matplotlib Plotting Điểm đánh dấu Matplotlib Dòng Matplotlib Nhãn Matplotlib Matplotlib Grid Matplotlib Subplots Matplotlib Scatter Matplotlib Bars Biểu đồ Matplotlib Biểu đồ bánh Matplotlib

Học máy

Bắt đầu Chế độ trung bình trung bình Độ lệch chuẩn Phân vị Phân phối dữ liệu Phân phối dữ liệu bình thường Lô phân tán Hồi quy tuyến tính Hồi quy đa thức Nhiều hồi quy Tỉ lệ Huấn luyện / Kiểm tra Cây quyết định

Python MySQL

MySQL Bắt đầu MySQL Tạo cơ sở dữ liệu MySQL Tạo bảng Chèn MySQL Lựa chọn MySQL MySQL ở đâu MySQL Đặt hàng bởi MySQL Delete Bảng thả MySQL Cập nhật MySQL Giới hạn MySQL Tham gia MySQL

Python MongoDB

MongoDB Bắt đầu MongoDB Tạo cơ sở dữ liệu MongoDB Tạo Bộ sưu tập Chèn MongoDB MongoDB Tìm Truy vấn MongoDB MongoDB sắp xếp MongoDB Xóa MongoDB Drop Collection Cập nhật MongoDB Giới hạn MongoDB

Tham khảo Python

Tổng quan về Python Các hàm tích hợp trong Python Phương thức chuỗi Python Phương thức danh sách Python Phương thức từ điển Python Phương thức Tuple trong Python Phương thức tập hợp Python Phương thức tệp Python Từ khóa Python Ngoại lệ Python Bảng chú giải thuật ngữ Python

Tham chiếu mô-đun

Mô-đun ngẫu nhiên Mô-đun yêu cầu Mô-đun thống kê Mô-đun Toán học Mô-đun cMath

Python Làm thế nào để

Xóa danh sách trùng lặp Đảo ngược một chuỗi Thêm hai số

Ví dụ Python

Ví dụ Python Trình biên dịch Python Bài tập Python Python Quiz Chứng chỉ Python

Học máy - Độ lệch chuẩn


Độ lệch chuẩn là gì?

Độ lệch chuẩn là một con số mô tả mức độ trải rộng của các giá trị.

Độ lệch chuẩn thấp có nghĩa là hầu hết các con số đều gần với giá trị trung bình (trung bình).

Độ lệch chuẩn cao có nghĩa là các giá trị được trải ra trên một phạm vi rộng hơn.

Ví dụ: Lần này chúng ta đã đăng ký tốc độ của 7 ô tô:

speed = [86,87,88,86,87,85,86]

Độ lệch chuẩn là:

0.9

Có nghĩa là hầu hết các giá trị nằm trong phạm vi 0,9 từ giá trị trung bình, là 86,4.

Hãy để chúng tôi làm điều tương tự với lựa chọn các số có phạm vi rộng hơn:

speed = [32,111,138,28,59,77,97]

Độ lệch chuẩn là:

37.85

Có nghĩa là hầu hết các giá trị nằm trong phạm vi 37,85 từ giá trị trung bình, là 77,4.

Như bạn có thể thấy, độ lệch chuẩn cao hơn cho thấy rằng các giá trị được trải ra trên một phạm vi rộng hơn.

Mô-đun NumPy có một phương pháp để tính toán độ lệch chuẩn:

Thí dụ

Sử dụng phương pháp NumPy std()để tìm độ lệch chuẩn:

import numpy

speed = [86,87,88,86,87,85,86]

x = numpy.std(speed)

print(x)

Thí dụ

import numpy

speed = [32,111,138,28,59,77,97]

x = numpy.std(speed)

print(x)


Phương sai

Phương sai là một con số khác cho biết mức độ dàn trải của các giá trị.

Trong thực tế, nếu bạn lấy căn bậc hai của phương sai, bạn sẽ có được độ lệch chuẩn!

Hoặc ngược lại, nếu bạn nhân độ lệch chuẩn với chính nó, bạn sẽ có được phương sai!

Để tính toán phương sai, bạn phải làm như sau:

1. Tìm giá trị trung bình:

(32+111+138+28+59+77+97) / 7 = 77.4

2. Đối với mỗi giá trị: tìm sự khác biệt so với giá trị trung bình:

 32 - 77.4 = -45.4
111 - 77.4 =  33.6
138 - 77.4 =  60.6
 28 - 77.4 = -49.4
 59 - 77.4 = -18.4
 77 - 77.4 = - 0.4
 97 - 77.4 =  19.6

3. Đối với mỗi hiệu số: tìm giá trị bình phương:

(-45.4)2 = 2061.16
 (33.6)2 = 1128.96
 (60.6)2 = 3672.36
(-49.4)2 = 2440.36
(-18.4)2 =  338.56
(- 0.4)2 =    0.16
 (19.6)2 =  384.16

4. Phương sai là số trung bình của các khác biệt bình phương này:

(2061.16+1128.96+3672.36+2440.36+338.56+0.16+384.16) / 7 = 1432.2

May mắn thay, NumPy có một phương pháp để tính toán phương sai:

Thí dụ

Sử dụng phương pháp NumPy var()để tìm phương sai:

import numpy

speed = [32,111,138,28,59,77,97]

x = numpy.var(speed)

print(x)

Độ lệch chuẩn

Như chúng ta đã học, công thức để tìm độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai:

1432.25 = 37.85

Hoặc, như trong ví dụ trước, sử dụng NumPy để tính độ lệch chuẩn:

Thí dụ

Sử dụng phương pháp NumPy std()để tìm độ lệch chuẩn:

import numpy

speed = [32,111,138,28,59,77,97]

x = numpy.std(speed)

print(x)

Ký hiệu

Độ lệch Chuẩn thường được biểu thị bằng ký hiệu Sigma: σ

Phương sai thường được biểu thị bằng ký hiệu Hình vuông Sigma: σ 2


Tóm tắt chương

Độ lệch chuẩn và Phương sai là những thuật ngữ thường được sử dụng trong Học máy, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu cách lấy chúng và khái niệm đằng sau chúng.