科学の箱

科学・IT・登山の話題

機械学習

ポワソン分布の利用

投稿日:

一時間に平均7通のメールが来るとき100回試行した時のメール受信件数を調べる

> rpois(100,7)  
[1]  7 10  2  8  5  4  4  9  2  3  9  6  9  6  9  2  7  9  7  5  6  6  6 11  9  9  5  7  5  8  9  8  6 12  5  8 
[37]  9  8  4  8  6  6 13  7  6 12  7  5 14  7  9 11  8  6  6  4  5  5  6  6 10  5 10  6  4  6  6  6  5  8 11  9
[73] 10 12  5  7  6  6  2 11  6 12  5  7 13  6  6  3  8 11  3  5  9  4  8 16 11  7  9  7

少なくとも5通のメールがくる確率を求める

> ppois(5, 7)
[1] 0.3007083

90%の確率で発生するメールの受信件数を求める

> qpois(0.9, 7)
[1] 10

きっかり5件のメールがくる確率を求める

> dpois(5,7)
[1] 0.1277167

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-機械学習
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

dataanalysis-002-week6

prediction study motivation 手順 データの選択 エラーの測定 デザイン データの分割 トレーニング テスト 検証 true false positives true pos …

no image

SIGNATE お弁当の需要予測-1

SIGNATEのコンペであるお弁当の需要予測をpythonで分析 データは下記から取得できる https://signate.jp/competitions/24 ライブラリ読み込み importnu …

no image

スパムメールの判別に使うベイズ定理についてまとめる

分類問題 スパムメールを判別するような問題は一般的に「分類問題」として機械学習では取り扱う。分類問題とはいまある「物」や「発生した事柄」を確率的に分類する。この「確率的」という言葉がみそであり、固定さ …

no image

research pipeline

Related posts:ポワソン分布の利用スピアマンの順位相関tracertの分析

no image

irisをナイーブベイズで分類

ナイーブベイズの概要 ナイーブベイズは教師ありの分類アルゴリズムの一つである。 計算アルゴリズムとしてはベイズ定理を用いている。 機械学習における特徴としてはいかがある 実装が簡単であり、複雑なハイパ …

2013年12月
« 11月   1月 »
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー