Вероятность как частота
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 13 из 64.
Спам-фильтр сообщает: «90% спама»; на пакете семян написано: «80% прорастут». Вероятность — это доля при большом числе испытаний, от 0 (никогда) до 1 (всегда). Вот 50 семян:
rng.random(n) генерирует десятичные числа от 0 до 1, и 80% из них оказываются меньше 0.8. Поэтому одно сравнение высаживает 1000 семян:
rng = np.random.default_rng(3)
sprouted = rng.random(1000) < 0.8
print(sprouted.sum())
print(sprouted.mean())Это выводит:
814
0.814Среднее значение логических значений — это доля значений True: 0.814, что близко к 0.8. К концу этой главы с помощью этого приёма можно будет оценить весь игровой лоток с костями.
Задание
СреднеНападающий забивает пенальти с некоторой вероятностью. Программа считывает вероятность (от 0 до 1), затем количество ударов; в начальном коде создаётся rng.
- Смоделируй удары: гол засчитывается, если значение
rng.randomменьше вероятности. - Выведи количество голов и оценочную вероятность, округлённую до 3 знаков после запятой.
Для 0.5 и 10 ударов — короткий запуск, в котором результат сильно отклоняется от 0.5:
Goals: 3 of 10
Estimated chance: 0.3Попробуйте сами
import numpy as np
chance = float(input())
kicks = int(input())
# Не изменяйте строку ниже
rng = np.random.default_rng(21)
# Напишите свой код ниже
В этом уроке есть небольшой тест. Начните урок, чтобы ответить на вопросы и сохранить прогресс.
Все уроки раздела Статистика для машинного обучения
1Центр и разброс
Среднее и медианаПроцентили и квартилиДисперсия и стандартное отклонениеВыборка или генеральная совокупность?Самое частое значениеПовторение: сроки доставки4Выборки и генеральные совокупности
Генеральная совокупность и выборкаСредние значения выборок различаютсяРаспределение выборочных среднихЧем больше выборка, тем меньше шумИтоги: опрос жителей города2Распределения
Гистограммы плотностиФормы распределения данныхНормальная криваяПравило 68–95–99,7Z-оценкиПовторение: время работы батареи3Вероятность с помощью моделирования
Вероятность как частотаЗакон больших чиселСуммы значений на кубикахМатематическое ожиданиеУсловная вероятностьПовторение: шансы в игре в кости6Взаимосвязи
Чтение диаграмм рассеянияКорреляцияМатрица корреляцийТепловые карты корреляцийКорреляция не означает причинностьПовторение: мороженое и солнцеПотренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python