물류 유통
물류 유통
물류 분포는 성장을 설명하는 데 사용됩니다.
로지스틱 회귀, 신경망 등의 기계 학습에 광범위하게 사용됩니다.
여기에는 세 가지 매개변수가 있습니다.
loc- 피크가 있는 곳을 의미합니다. 기본값은 0입니다.
scale- 표준편차, 분포의 평탄도. 기본값 1.
size- 반환된 배열의 모양입니다.
예시
평균이 1이고 표준 편차가 2.0인 로지스틱 분포에서 2x3 샘플을 그립니다.
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2,
3))
print(x)
물류 유통 시각화
예시
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()
결과
로지스틱 분포와 정규 분포의 차이 - 2020 - 다른 사람
두 분포는 거의 동일하지만 로지스틱 분포는 꼬리 아래에 더 많은 면적이 있습니다. 즉. 그것은 평균에서 더 멀리 떨어진 사건의 발생 가능성을 나타냅니다.
더 높은 척도 값(표준 편차)의 경우 정상 및 로지스틱 분포는 피크를 제외하고 거의 동일합니다.
예시
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False,
label='logistic')
plt.show()
결과
