文件名称：MLDS
文件大小：9.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 09:07:53
JupyterNotebook
MLDS 相关性相关性是一种统计数据，用于衡量两个变量相对于彼此移动的程度KDEPLOT 核密度估计（KDE）图是一种用于可视化观察数据分布的方法，类似于直方图。 KDE使用一维或多维的连续概率密度曲线表示数据。 意思是在数学和统计学中，算术平均数，或简称为平均值或平均值，是数字集合的总和除以集合中数字的个数中位数在统计和概率论中，中位数是将数据样本，总体或概率分布的上半部分与下半部分分开的值模式模式是一组数据值中最常出现的值期待它是来自随机变量的可能值的求和或积分。 它也称为事件发生的概率（表示为P（x））和与实际观察到的事件发生相对应的值的乘积。 方差它测量一组数字与平均值之间的差值。 标准偏差在统计中，标准偏差是一组值的变化或离散量的度量。 低标准偏差表示值倾向于接近集合的平均值（也称为期望值），而高标准偏差表示值分散在更宽的范围内。 百分号百分位是统计中使用的一个术语，用于表示分
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MLDS-main
----SEABORN_()
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--------country_table.csv(445B)
--------intro.ipynb(1.26MB)
--------task_one.jpg(75KB)
--------07-Seaborn-Exercise.ipynb(365KB)
--------my_plot.png(397KB)
--------dm_office_sales.csv(58KB)
--------StudentsPerformance.csv(70KB)
--------DistPlot_solution.png(7KB)
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--------intro.ipynb(192KB)
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--------04-Matplotlib Exercises .ipynb(301KB)
----.gitignore(2KB)
----PANDAS_()
--------mpg.csv(17KB)
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--------tips.csv(18KB)
--------example.csv(46B)
----NUMPY_()
--------03-NumPy-Exercises.ipynb(22KB)
--------intro_.ipynb(28KB)
----README.md(3KB)