[elice 머신러닝] 통계분석

*elice 강의안

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##### 정규 분포 평균 분산

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from elice_utils import EliceUtils
elice_utils = EliceUtils()

# 랜덤 값 고정
np.random.seed(0)

# 정규 분포 파라미터 설정
mean = 2
std = 1

# 정규 분포 샘플링
n_samples = np.random.normal(mean, std, 1000)


count, bins, ignored = plt.hist(n_samples, 20, density=True)

# Plot the distribution curve
plt.plot(bins, 1/(std * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( - (bins - mean)**2 / (2 * std**2) ), linewidth=3, color='y')
plt.savefig("result.png")
elice_utils.send_image("result.png")

# 샘플링된 데이터의 평균 계산
n_samples_m = np.mean(n_samples)
print("Samples mean: {}".format(n_samples_m))

# 샘플링된 데이터의 표준편차 계산
n_samples_std = np.std(n_samples)
print("Samples std: {}".format(n_samples_std))