Probabilidade como frequência
Parte da seção Estatística para ML do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 13 de 64.
Um filtro de spam diz "90% de spam"; um pacote de sementes diz "80% brotam". Uma probabilidade é uma proporção de longo prazo, de 0 (nunca) a 1 (sempre). Aqui estão 50 sementes:
rng.random(n) gera números decimais de 0 a 1, e 80% deles ficam abaixo de 0.8. Assim, uma comparação planta 1000 sementes:
rng = np.random.default_rng(3)
sprouted = rng.random(1000) < 0.8
print(sprouted.sum())
print(sprouted.mean())Isso imprime:
814
0.814A média dos valores booleanos é a proporção de True: 0.814, perto de 0.8. Ao final deste capítulo, esse truque define o preço de uma banca inteira de dados.
Desafio
MédioUm atacante cobra um pênalti com certa probabilidade. O programa lê a probabilidade (de 0 a 1) e, em seguida, o número de cobranças; o código inicial cria rng.
- Simule as cobranças: é gol sempre que um valor obtido com
rng.randomfor menor que a probabilidade. - Imprima os gols e a probabilidade estimada, arredondada para 3 casas decimais.
Para 0.5 e 10 cobranças, uma execução curta que oscila bastante em relação a 0.5:
Goals: 3 of 10
Estimated chance: 0.3Experimente você mesmo
import numpy as np
chance = float(input())
kicks = int(input())
# Não altere a linha abaixo
rng = np.random.default_rng(21)
# Escreva seu código abaixo
Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.
Todas as lições de Estatística para ML
1Centro e dispersão
Média e medianaPercentis e quartisVariância e desvio padrãoAmostra ou população?O valor mais frequenteRevisão: tempos de entrega4Amostras e Populações
População e AmostraAs médias amostrais variamA distribuição amostralAmostras maiores, menos ruídoRevisão: pesquisa de opinião em uma cidade7Linhas de tendência
ResíduosAjuste por mínimos quadradosTraçando o ajusteFazendo previsões com uma linhaQuão bom é o ajuste?Revisão: horas de prática10Codificação de Categorias
Categorias como NúmerosCodificação One-HotAgrupamento de Números em FaixasRecapitulação: Anúncios de Carros2Distribuições
Histogramas de densidadeFormatos dos dadosA curva normalA regra 68-95-99,7Escores ZRecapitulando: duração da bateria5Valores atípicos
Diagramas de caixaA regra do IQRA regra do Z-scoreComo lidar com valores atípicosRevisão: falhas nos sensores8Comparando grupos
Gráficos de caixa por grupoDiferença entre médiasPode ser acaso?Valores-pO teste tRevisão: teste A/B11Explorando um conjunto de dados
Um primeiro olharTodos os atributos de uma vezAtributos em relação ao rótuloOs dois melhores atributosRevisão: dados de diabetes3Probabilidade por Simulação
Probabilidade como frequênciaA Lei dos Grandes NúmerosSomas de dadosValor esperadoProbabilidade condicionalRevisão: chances na barraca de dados6Relações
Lendo gráficos de dispersãoCorrelaçãoMatriz de correlaçãoMapas de calor de correlaçãoCorrelação não é causalidadeRevisão: sorvete e sol9Escalonamento de Recursos
Por que escalar os recursosEscalonamento Min-MaxPadronizaçãoStandardScalerRevisão: Parceiros de escaladaPratique por conta própria: Compilador de Python online