Python -zelfstudie

Python HOME Python-intro Python Aan de slag Python-syntaxis Python-opmerkingen Python-variabelen Python-gegevenstypen Python-nummers Python-casting Python-snaren Python Booleans Python-operators Python-lijsten Python-tupels Python-sets Python-woordenboeken Python Als...Anders Python While-lussen Python voor lussen Python-functies Python Lambda Python-arrays Python-klassen/objecten Python-overerving Python-iterators Python-bereik Python-modules Python-datums Python-wiskunde Python JSON Python RegEx Python PIP Python proberen...Behalve Python-gebruikersinvoer Opmaak van Python-tekenreeksen

Bestandsbehandeling

Python-bestandsafhandeling Python-bestanden lezen Python bestanden schrijven/maken Python bestanden verwijderen

Python-modules

NumPy-zelfstudie Panda walkthrough Scipy-zelfstudie

Python Matplotlib

Matplotlib Intro Matplotlib Aan de slag Matplotlib Pyplot Matplotlib plotten Matplotlib-markeringen Matplotlib-lijn Matplotlib-labels Matplotlib-raster Matplotlib-subplots Matplotlib Scatter Matplotlib-repen Matplotlib-histogrammen Matplotlib-cirkeldiagrammen

Machinaal leren

Beginnen Gemiddelde mediane modus Standaardafwijking percentiel Gegevensdistributie Normale gegevensverdeling Scatterplot Lineaire regressie Polynomiale regressie Meervoudige regressie Schaal Trein/Test Beslissingsboom

Python MySQL

MySQL Aan de slag MySQL Database maken MySQL-tabel maken MySQL-invoeging MySQL Select MySQL Waar MySQL Bestel op MySQL verwijderen MySQL-droptabel MySQL-update MySQL-limiet MySQL Join

Python MongoDB

MongoDB Aan de slag MongoDB Database maken MongoDB Verzameling maken MongoDB invoegen MongoDB Zoeken MongoDB-query MongoDB Sorteren MongoDB verwijderen MongoDB Drop-collectie MongoDB-update MongoDB-limiet

Python-referentie

Python-overzicht Ingebouwde functies van Python Python-stringmethoden Methoden voor Python-lijst Python-woordenboekmethoden Python Tuple-methoden Methoden voor Python-sets Python-bestandsmethoden Python-trefwoorden Python-uitzonderingen Python-woordenlijst

Modulereferentie

Willekeurige module Verzoekmodule Statistiekmodule Wiskundige module cMath-module

Python-instructies

Lijstduplicaten verwijderen Een string omkeren Voeg twee nummers toe

Python-voorbeelden

Python-voorbeelden Python-compiler Python-oefeningen Python-quiz Python-certificaat

Machine Learning - Gemiddelde mediane modus


Gemiddelde, mediaan en modus

Wat kunnen we leren door naar een groep getallen te kijken?

In Machine Learning (en in wiskunde) zijn er vaak drie waarden die ons interesseren:

  • Gemiddelde - De gemiddelde waarde
  • Mediaan - De middelpuntwaarde
  • Modus - De meest voorkomende waarde

Voorbeeld: We hebben de snelheid van 13 auto's geregistreerd:

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

Wat is de gemiddelde, middelste of meest voorkomende snelheidswaarde?


Gemeen

De gemiddelde waarde is de gemiddelde waarde.

Om het gemiddelde te berekenen, zoekt u de som van alle waarden en deelt u de som door het aantal waarden:

(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77

De NumPy module heeft hier een methode voor. Lees meer over de NumPy-module in onze NumPy-zelfstudie .

Voorbeeld

Gebruik de NumPy- mean()methode om de gemiddelde snelheid te vinden:

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.mean(speed)

print(x)


Mediaan

De mediaanwaarde is de waarde in het midden, nadat je alle waarden hebt gesorteerd:

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111

Het is belangrijk dat de getallen gesorteerd zijn voordat u de mediaan kunt vinden.

De NumPy module heeft hier een methode voor:

Voorbeeld

Gebruik de NumPy- median()methode om de middelste waarde te vinden:

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.median(speed)

print(x)

Als er twee getallen in het midden zijn, deel je de som van die getallen door twee.

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103

(86 + 87) / 2 =
86.5

Voorbeeld

De NumPy-module gebruiken:

import numpy

speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.median(speed)

print(x)

Modus

De Mode-waarde is de waarde die het vaakst voorkomt:

99,86, 87, 88, 111,86, 103, 87, 94, 78, 77, 85,86 = 86

De SciPy-module heeft hier een methode voor. Lees meer over de SciPy-module in onze SciPy-zelfstudie .

Voorbeeld

Gebruik de SciPy- mode()methode om het nummer te vinden dat het meest voorkomt:

from scipy import stats

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = stats.mode(speed)

print(x)

Hoofdstuk samenvatting

Het gemiddelde, de mediaan en de modus zijn technieken die vaak worden gebruikt bij machine learning, dus het is belangrijk om het concept erachter te begrijpen.