数据科学中的常见的6种概率分布

首先需要进行探索性数据分析(EDA)，以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果(减少优化步骤)。实际上，某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳。因此，了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。

不同类型的数据

每次我们使用数据集时，我们的数据集都会代表总体的样本。然后使用这个样本，我们可以尝试了解其概率分布，以便我们可以使用它对总体进行预测。

假设我们要根据一组数据来预测房屋的价格，我们可以找到一个包含旧金山所有房价的数据集(我们的样本)，进行一些统计分析之后，我们就可以对美国其他任何城市的房价做出相当准确的预测(我们的总体)。

数据集由两种主要类型的数据组成：数值(例如整数，浮点数)和标签(例如名字，电脑品牌)。

数值数据还可以分为其他两类：离散和继续。离散数据只能采用某些值(例如，学校中的学生人数)，而连续数据可以采用任何实际或分数值(例如，身高和体重的概念)。

从离散随机变量中，可以计算出概率质量函数，而从连续随机变量中，可以得出概率密度函数。

概率质量函数给出了变量可以等于某个值的概率，概率密度函数的值本身并不是概率，需要在给定范围内进行积分。

（编辑：鞍山站长网）

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