Logistic 分布
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)
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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
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
