機器學習基礎知識之概率論的Matlab描述概率的影像（一）
（由于有很多的分布，而且還有一維分布以及多維分布，因此，我們一篇博文寫下來的話內容量太大，文章太長，因此，我們分三次寫完所有的基本的一維以及多維的概率影像的繪制，這是第一篇 ：機器學習基礎知識之概率論的Matlab描述概率的影像（一），）
文章目錄
- 機器學習基礎知識之概率論的Matlab描述概率的影像（一）
- 一、安裝Matlab
- 二、 Matlab基本介紹以及基本的語法
- 1、優點
- 2、語法簡介
- 二、實際的應用
- 1、呼叫rand函式大生成6x6的亂數矩陣并將矩陣列拉長畫出頻數直方圖
- 2、使用normrnd函式生成隨機資料
- 3、繪制正態分布曲線
- 4、呼叫randn含糊生成6x6的正態亂數矩陣，并且將矩陣按照列拉長畫出頻數直方圖
- 5、繪制Γ函式對應的Γ分布函式
- 6、繪制χ2的概率分布函式
- 7、非中心的χ2的概率分布函式的曲線的繪制
- 8、T分布函式的繪制
- 9、Rayleigh分布函式的繪制
一、安裝Matlab
我們在如下所示的網站按照指導安裝Matlab即就可以了：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjU4MTg2Ng==&mid=2247488991&idx=3&sn=e3322a42f8a7eda2c74d4f613e6b4105&chksm=9f82d5daa8f55ccc443b85431e67f2ad54c8f08f9215c7ef1362c7a2527aaf59a92b2d16e297&mpshare=1&scene=23&srcid=0719PfB3xTn47yBITpSqBvnK&sharer_sharetime=1626680800933&sharer_shareid=35ba81c1ca8b2ad338ff721c6ae0ce49#rd
里面有詳細的安裝指導，這里不必過多的敘述了，
二、 Matlab基本介紹以及基本的語法
1、優點
1、簡單易用；
2、平臺的可移植性高；
3、豐富的預定義的函式；
4、以矩陣為基礎的運算；
5、強大 的圖形界面，
2、語法簡介
我們這里著重于matlab的使用，不專注于語法知識，因此，如果還不太了解matlab的讀者可以訪問如下地址了解matlab語法：
https://www.w3cschool.cn/matlab/
里面有詳細的教程指導，我們就不再贅述語法知識了，主要在于應用軟體幫助我們學習概率的描述等方面的內容以及其他的方面的實驗等，
語法我們不多說，下面直接開始matlab在概率論與數理邏輯中的應用
二、實際的應用
下面開始繪制概率分布函式，
這里，我們繪制九個常見的分布函式，采用循序漸進的方式來寫代碼，前民的例子代碼比較簡單，后面的代碼有一定的綜合性，
當然，九個函式是不能繪制所有的概率曲線的，剩下的一些概率曲線，我們將在后兩篇文章中講解繪制，
下面就是本文的九個常見的概率分布函式的繪制以及其繪制的結果的展示，
如下所示：
1、呼叫rand函式大生成6x6的亂數矩陣并將矩陣列拉長畫出頻數直方圖
最后，通過上面的代碼，我們可以得到如下所示的影像：
2、使用normrnd函式生成隨機資料
除了rand之外，還可以使用normrnd來產生隨機資料，
（那個錯誤可以忽略，www）
3、繪制正態分布曲線
我們下面分別繪制，（μ，σ2）在（-1， 1）；（0， 0.1）；（0, 1）；（0， 10）；（1， 1）的時候 的正態分布的曲線：
（-1， 1）
注意代碼中使用英文的一個單引號可以不列印：
生成的是一個正態分布的曲線：
后面的話還是同樣的操作：
（0， 0.1）
（0, 1）
（0， 10）
（1， 1）
4、呼叫randn含糊生成6x6的正態亂數矩陣，并且將矩陣按照列拉長畫出頻數直方圖
5、繪制Γ函式對應的Γ分布函式
例如：
（a，λ ）=（2， 1）：
再例如：
（a，λ ）=（0， 10）：
還有：
（a，λ ）=（3， 1）：
6、繪制χ2的概率分布函式
在自由度n=3的時候：
在自由度n=5的時候：
在自由度n=15 的時候：
7、非中心的χ2的概率分布函式的曲線的繪制
我們在這里繪制一個對比的圖片來進行更加清晰的顯示：
這里的代碼注意一下：
注意哪些是繪制影像，哪些可以使得不同的圖形在同一個影像中呈現，哪些是繪制示例的：
8、T分布函式的繪制
這里我們一次性繪制多個曲線，方便我們進行比較：
這里，我們可以清楚的看到T分布的特點啦：
9、Rayleigh分布函式的繪制
好了，我們第一篇就繪制著九個曲線圖啦，
最后，感謝大家的閱讀與支持，如果覺得有幫助的話，就點個贊吧，期待您的持續關注哦，
謝謝大家的閱讀啦，
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/348549.html
標籤：AI