我有以下代码创建100x2人口向量，根据函数f评估人口，然后根据获得最低函数分数的前10位人口成员创建一个新人口： N = 100;
N_elite = 0.1*N;
dim = 2;
a = 0;
b = 3;
x = (b-a).*rand(N, dim)+a;
f = @(x) x(:,1).^2 + x(:,2).^2;
cost = f(x)
population_c
我用我的预测高斯过程。现在让我们假设我已预测存储在大小为1900 X 1的x中的值。现在我想检查它的分布是否遵循高斯分布。我需要这个来比较其他方法预测值如NN，KNN的分布函数，以判断哪一个遵循平滑高斯或正态分布函数 我该怎么做？如果我能以数字数据的形式得到一些结果，那就更好了。代码编写如下， m = mean(ypred); % mean of r s = std(ypred); % stdev
我有一个正态分布，平均值为71，方差为20.25。这个例子取自“首先统计”。 当我将正态分布标准化为零的平均值时，我得到了正确的结果，但从我对scipy和正态分布的理解中，我应该对非标准化分布获得相同的概率。 from scipy.stats import norm
import math
# prints 0.539337742276
print(norm(71, 20.25).sf(6