人工智能之数学基础：透过频率直方图理解概率密度函数

本文重点

在之前的课程中我们学习了离散型的随机变量，我们开始学习连续型随机变量，在学习连续型随机变量之前，我们先来了解一下概率直方图和概率密度曲线

频率直方图

现在有一个工厂生产一个器件，生产的零部件存在误差，现在生产了100个器件，这100个器件的长度如上所示，其中最小值是128，最大值是155，现在我们将这个数据以频率直方图的方式来显示

频率直方图作图三步曲：

1. 确定作图区间 [a, b]
2. 确定数据分组数m
3. 计算落入各子区间内数据的频数和频率
4. 以子区间 [ti-1，ti]为底，yi = fi/d（频率除以组距）为高 ( i=1,2, …, m) 做了一系列小矩形

第一步，a = 数据最小值-ε / 2，b = 数据最大值+ε / 2，ε 是数据的精度

第二步，确定数据分组数 m ，组距 d = (b − a) / m ,各子区间端点ti=a+id,（i = 0, 1, · · · , m）

第三步，计算落入各子区间内数据的频数和频率（频数等于落入子区间的样本数，频率等于落入子区间的