机器学习 – 平均中位数模式

告知:目的是学习,不以利益,内容都来自大数据,仅供学习以参考!

均值、中值和众数
从一组数字中我们可以学到什么?

在机器学习(和数学)中,通常存在三中我们感兴趣的值:

  • 均值(Mean) – 平均值
  • 中值(Median) – 中点值,又称中位数
  • 众数(Mode) – 最常见的值
    例如:我们已经登记了 13 辆车的速度:
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

什么是平均,中间或最常见的速度值?
均值
均值就是平均值。

要计算平均值,请找到所有值的总和,然后将总和除以值的数量:

(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77

NumPy 模块拥有用于此目的的方法:

实例
请使用 NumPy mean() 方法确定平均速度:

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.mean(speed)

print(x)

中值
中值是对所有值进行排序后的中间值:

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111

在找到中位数之前,对数字进行排序很重要。

NumPy 模块拥有用于此目的的方法:

实例
请使用 NumPy median() 方法找到中间值:

import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.median(speed)

print(x)

如果中间有两个数字,则将这些数字之和除以 2。

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103

(86 + 87) / 2 = 86.5

实例
使用 NumPy 模块:

import numpy

speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.median(speed)

print(x)

众数
众值是出现次数最多的值:

99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86 = 86

SciPy 模块拥有用于此目的的方法:

实例
请使用 SciPy mode() 方法查找出现次数最多的数字:

from scipy import stats

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = stats.mode(speed)

print(x)

章节总结
均值、中值和众数是机器学习中经常使用的技术,因此了解它们背后的概念很重要。

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