Logistic 分布

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Logistic 分布

Logistic 分布用于描述增长。

广泛用于逻辑回归、神经网络等机器学习中。

它有三个参数:

loc - 意思是峰值在哪里。 默认 0。

scale - 标准差，分布的平坦度。 默认1。

size - 返回数组的形状。

实例

从均值为 1 且标准差为 2.0 的逻辑分布中抽取 2x3 个样本:

from numpy import random

x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3))

print(x) 亲自试一试 »

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Logistic 分布的可视化

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)

plt.show()

Result

亲自试一试 »

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Logistic 分布与正态分布的区别

两种分布几乎相同，但逻辑分布的尾部区域更大。 IE。 它代表离均值较远的事件发生的可能性更大。

对于较高的尺度值（标准差），除峰值外，正态分布和逻辑分布几乎相同。

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False, label='normal')
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False, label='logistic')

plt.show()

Result

亲自试一试 »

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