Распределения

Приведите три примера распределений с длинным хвостом. Почему они важны в задачах классификации и регрессии?

Три практических примера: степенной закон, закон Парето и продажи продуктов (например, продукты-бестселлеры против обычных).

При решении задач классификации и регрессии важно не забывать о распределении с длинным хвостом, поскольку редко встречающиеся значения составляют существенную часть выборки. Это влияет на выбор метода обработки выбросов. Кроме того, некоторые методики машинного обучения предполагают, что данные распределены нормально.

Приведите пример данных, распределение которых не Гауссово и не логнормальное.

Примеры:

Любые категориальные данные не будут иметь ни гауссова, ни логнормального распределения.
Экспоненциальные распределения. Например, количество времени, которое продержится автомобильный аккумулятор или время до следующего землетрясения.