La probabilità come frequenza
Fa parte della sezione Statistica per il machine learning del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 13 di 64.
Un filtro antispam indica «90% spam»; una bustina di semi indica «80% germinano». Una probabilità è una proporzione a lungo termine, da 0 (mai) a 1 (sempre). Ecco 50 semi:
rng.random(n) estrae numeri decimali da 0 a 1 e l'80% di essi è inferiore a 0.8. Quindi, un solo confronto pianta 1000 semi:
rng = np.random.default_rng(3)
sprouted = rng.random(1000) < 0.8
print(sprouted.sum())
print(sprouted.mean())Questo stampa:
814
0.814La media dei valori booleani è la quota di True: 0.814, vicina a 0.8. Entro la fine di questo capitolo, questo trucco servirà a stabilire il prezzo di un'intera bancarella di dadi.
Sfida
MedioUn attaccante segna un rigore con una certa probabilità. Il programma legge la probabilità (da 0 a 1), poi il numero di tiri; il codice iniziale crea rng.
- Simula i tiri: si segna un gol ogni volta che un valore estratto da
rng.randomè inferiore alla probabilità. - Stampa i gol e la probabilità stimata, arrotondata a 3 decimali.
Per 0.5 e 10 tiri, una breve esecuzione in cui il risultato si discosta parecchio da 0.5:
Goals: 3 of 10
Estimated chance: 0.3Provalo tu
import numpy as np
chance = float(input())
kicks = int(input())
# Non modificare la riga qui sotto
rng = np.random.default_rng(21)
# Scrivi il tuo codice qui sotto
Mettiti alla provaQuesta lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.
Tutte le lezioni di Statistica per il machine learning
1Centro e dispersione
Media e medianaPercentili e quartiliVarianza e deviazione standardCampione o popolazione?Il valore più frequenteRiepilogo: tempi di consegna4Campioni e popolazioni
Popolazione e campioneLe medie campionarie varianoDistribuzione campionariaCampioni più grandi, meno rumoreRiepilogo: sondare una città7Linee di tendenza
ResiduiAdattamento dei minimi quadratiTracciare la retta di adattamentoFare previsioni con una rettaQuanto è buono l’adattamento?Riepilogo: ore di pratica10Codifica delle categorie
Categorie come numeriCodifica one-hotRaggruppamento dei numeri in intervalliRiepilogo: annunci di auto2Distribuzioni
Istogrammi di densitàForme dei datiCurva normaleRegola 68-95-99,7Punteggi ZRiepilogo: durata della batteria5Valori anomali
Diagrammi a scatolaLa regola dell'IQRLa regola dello z-scoreGestire i valori anomaliRiepilogo: anomalie dei sensori3Probabilità tramite simulazione
La probabilità come frequenzaLa legge dei grandi numeriSomme dei dadiValore attesoProbabilità condizionataRiepilogo: probabilità al banco dei dadi6Relazioni
Leggere i grafici a dispersioneCorrelazioneMatrice di correlazioneMappe di calore della correlazioneCorrelazione non significa causalitàRiepilogo: gelato e soleEsercitati da solo: Compilatore Python online