# 코드잇 데이터 사이언스 강의 듣는 중 - 확률밀도함수: 값들이 어떻게 분포되어 있는지 보여주는 것. - 분포는 히스토그램과 비슷함. 히스토그램 막대를 무한으로 늘리면 나타나는 것과 비슷함. - but, 히스토그램은 각 구간마다 값이 몇 개 있는지 셌다면, PDF는 각 구간이 전체에서 차지하는 비중(확률)을 보는 것. - 데이터 셋의 분포를 나타냄. - 특정 구간의 확률은 그래프 아래 그 구간의 면적과 동일함. - 그래프 아래의 모든 면적의 합 = 1 - 연속형 데이터에서 특정 값이 일어날 확률은 0%- 즉, 키가 174.5 일 확률은 0임. coz, 174.50000001 일 수도 있고, 몇 명을 모아도 저 값의 딱 떨어질 확률은 0에 가까움- 주사위 숫자나 동전 면의 확률과 달리,키, 몸무게,..
