{"id":165417,"date":"2023-01-17T21:36:44","date_gmt":"2023-01-17T20:36:44","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=165417"},"modified":"2023-10-29T20:09:48","modified_gmt":"2023-10-29T19:09:48","slug":"gausssche-kurve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/gausssche-kurve","title":{"rendered":"Gau\u00dfsche Kurve: Definition und Bedeutung in der Datenwissenschaft"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"165417\" class=\"elementor elementor-165417\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c91a5e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8c91a5e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-995c359 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"995c359\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Eine Gau\u00dfsche Kurve ist eine visuelle Darstellung von Daten, die dem Gau\u00dfschen Gesetz folgen. Hier findest du die vollst\u00e4ndige Definition und erf\u00e4hrst, warum dieses Wahrscheinlichkeitsgesetz in der Data Science und im Machine Learning von entscheidender Bedeutung ist.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ddab1d6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ddab1d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>In der Statistik ist eine Verteilung <strong>eine Sammlung von Werten und H\u00e4ufigkeiten einer Beobachtung<\/strong>. Diese Beobachtung kann z. B. das Alter einer Bev\u00f6lkerung sein.<\/p><p>Bei einer Gau\u00dfschen Verteilung, die auch als Normalverteilung bezeichnet wird, <strong>bilden die Daten eine Glockenkurve<\/strong>. Das bedeutet, dass die Werte n\u00e4her an den Mittelwerten als an den Extremen liegen.<\/p><p>Es handelt sich um eine Gau\u00dfsche Kurve. Sie wurde nach dem <strong>Mathematiker und Physiker <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Carl_Friedrich_Gau%C3%9F\">Carl Friedrich Gau\u00df<\/a><\/strong> benannt.<\/p><p>Es gibt jedoch auch andere Gesetze, die h\u00e4ufig verwendet werden. Dazu geh\u00f6ren die <strong>Binomial- und die Poisson-Verteilung<\/strong>. Warum wird also die Gau\u00dfsche Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit am h\u00e4ufigsten verwendet?<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25cd73b elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"25cd73b\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/b1CKq0m0wG0&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a9d2d7f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a9d2d7f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-08db203 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"08db203\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum ist das Gaussche Gesetz so wichtig f\u00fcr die Data Science?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65eb254 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"65eb254\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>Gau\u00dfsche Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit<\/strong> ist allgegenw\u00e4rtig. Der Grund daf\u00fcr ist einfach: Ein Datensatz mit einer endlichen Varianz wird zu einer Gau\u00dfschen Kurve, solange es sich um einen bestimmten Datensatz mit unabh\u00e4ngigen Merkmalen handelt, der wachsen kann.<\/p><p>Diese &#8222;Normalverteilung&#8220; ist daher das<strong> vorherrschende Wahrscheinlichkeitsgesetz<\/strong> im Bereich der Statistik. Sie entspricht vielen nat\u00fcrlichen Ph\u00e4nomenen wie Alter, K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe, Schulleistungen, IQ oder sogar der Summe zweier W\u00fcrfel.<\/p><p>Wenn ein Datensatz der Gau\u00dfschen Verteilung folgt, k\u00f6nnen viele Methoden der parametrischen Statistik angewendet werden. Einige <strong>Data-Science-Methoden zur Anpassung von Parametern<\/strong> wie die Unsicherheitsfortpflanzung und die kleinsten Quadrate k\u00f6nnen nur auf Datens\u00e4tze angewendet werden, die einer Gau\u00dfschen Kurve folgen.<\/p><p>Au\u00dferdem sind die Schlussfolgerungen, die aus der Analyse von Gau\u00dfschen Kurven gezogen werden, <strong>intuitiv und einfach einem Publikum zu erkl\u00e4ren<\/strong>, auch wenn es nur Grundkenntnisse in Statistik hat.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-39ceb75 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"39ceb75\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf823ba elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cf823ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum ist die Gau\u00dfsche Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit beim Machine Learning wichtig?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15c720b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"15c720b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Beim Machine Learning sind <strong>die Kostenfunktion oder die potenziellen Werte eines Neurons<\/strong> die Gr\u00f6\u00dfen, die als Summe vieler unabh\u00e4ngiger Prozesse erwartet werden. Dabei kann es sich um die Input-Merkmale oder auch um das Aktivierungspotenzial der letzten Schicht handeln.<\/p><p>Diese <strong>potenziellen Werte des k\u00fcnstlichen Neurons<\/strong> folgen in der Regel der Gau\u00dfschen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit oder fast der Gau\u00dfschen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit. Wenn die Gau\u00dfsche Natur eines Datasets bekannt ist, kann man weiterhin parametrische Statistiken verwenden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82f053b elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"82f053b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-ml-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lernen, wie man eine Gau\u00dfsche Kurve in Python erstellt<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a02dac e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1a02dac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f13256 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2f13256\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man eine Verteilung in eine Gau\u00dfsche Kurve umwandeln?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9913d30 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9913d30\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie du vielleicht schon bemerkt hast, ist die Gau\u00dfsche Kurve sowohl <strong>in der Data Science als auch im Machine Learning <\/strong>sehr n\u00fctzlich. Gl\u00fccklicherweise ist es m\u00f6glich, jede beliebige Verteilung in eine Gau\u00dfsche Verteilung umzuwandeln.<\/p><p>Wichtig ist, dass du die richtige <strong>Transformation benutzt<\/strong>. Du kannst z. B. die Abtastfrequenz vervielfachen oder eine Logarithmusfunktion verwenden, um sie zu verringern. Durch die Transformation wird die Kurve gau\u00dff\u00f6rmig.<\/p><p>Der <strong>Ansatz der &#8222;Box-Cox-Transformation&#8220;<\/strong> wurde von George Box und Sir David Cox in einem 1964 ver\u00f6ffentlichten Artikel mit dem Titel &#8222;An Analysis of Transformations&#8220; demokratisiert. Dabei werden nicht-normale abh\u00e4ngige Variablen in eine Gau\u00dfsche Form transformiert. Seitdem wurden weitere Familien von &#8222;Power Transformations&#8220; erfunden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bcb108 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"1bcb108\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/DazUaVu5MO0&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db2bf3d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"db2bf3d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b76ebf7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b76ebf7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum ist die Gau\u00dfsche Regel so beliebt?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f3b38e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2f3b38e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Gau\u00dfsche Wahrscheinlichkeitsverteilung ist die von Machine Learning- und Deep Learning-Ingenieuren am h\u00e4ufigsten verwendete Wahrscheinlichkeitsverteilung. Es ist <strong>eines der h\u00e4ufigsten Wahrscheinlichkeitsgesetze<\/strong>, und das hat mehrere Gr\u00fcnde.<\/p><p>Zun\u00e4chst einmal folgen <strong>viele Prozesse in der Natur<\/strong> und in den Sozialwissenschaften nat\u00fcrlicherweise diesem Verteilungsmodell. Selbst wenn die Prozesse nicht diesem Modell folgen, ist die Gau\u00dfsche Verteilung die beste Modellann\u00e4herung f\u00fcr diese Prozesse.<\/p><p>Als Beispiele k\u00f6nnen <strong>die Gr\u00f6\u00dfe, der Blutdruck oder die Intelligenz eines erwachsenen Menschen<\/strong> genannt werden. Dasselbe gilt f\u00fcr die Position eines Teilchens bei der Streuung oder f\u00fcr Messfehler. Dieses Gesetz ist also in der realen Welt vorherrschend.<\/p><p>Der zweite Grund ist ein mathematischer, und zwar der <strong>zentrale Grenzwertsatz<\/strong>. Dieses Theorem besagt, dass, wenn man eine gro\u00dfe Anzahl unabh\u00e4ngiger Zufallsvariablen hinzuf\u00fcgt, ohne die urspr\u00fcngliche Verteilung dieser Variablen zu ber\u00fccksichtigen, ihre normalisierte Summe zu einer Gau\u00dfschen Verteilung tendiert.<\/p><p>Beispielsweise tendiert die Verteilung der Gesamtstrecke, die bei einem Spaziergang zur\u00fcckgelegt wird, systematisch zu einer Gau\u00dfschen Wahrscheinlichkeitsverteilung.<\/p><p>Nach diesem Theorem <strong>k\u00f6nnen<\/strong> viele der wissenschaftlichen und statistischen Methoden, die speziell f\u00fcr<strong> Gau\u00dfsche Modelle<\/strong> entwickelt wurden, <strong>auch auf viele Probleme angewendet werden<\/strong>, die andere Arten von Verteilungen beinhalten k\u00f6nnen. Es erkl\u00e4rt auch, warum viele Naturph\u00e4nomene dieser Verteilung folgen.<\/p><p>Schlie\u00dflich <strong>verdankt die Gau\u00dfsche Verteilung ihre Popularit\u00e4t ihrer Einfachheit<\/strong>. F\u00fcr jede Ann\u00e4herung an ein Gau\u00dfsches Modell kann eine komplexere Verteilung mit mehreren Parametern verwendet werden, die eine bessere Ann\u00e4herung bietet, aber die Einfachheit wird oft bevorzugt.<\/p><p>Ihr <strong>Mittelwert<\/strong>, <strong>ihr Median und ihr Modus sind alle gleich<\/strong>. Die vollst\u00e4ndige Verteilung kann mit nur zwei Parametern angegeben werden: dem Mittelwert und der Varianz.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-235ba0b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"235ba0b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-765f0ee elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"765f0ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie meistere ich die Gau\u00dfsche Kurve und die Statistik?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f93ceef elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"f93ceef\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/SNNK6z03TaA&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0aba222 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0aba222\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In den Bereichen Data Science und Machine Science ist es unerl\u00e4sslich, Konzepte wie Wahrscheinlichkeitsgesetze oder die Gau\u00dfsche Kurve zu beherrschen. Um diese Konzepte und alle f\u00fcr Data Science erforderlichen F\u00e4higkeiten zu erwerben, <strong>kannst du dich f\u00fcr DataScientest<\/strong> <strong>entscheiden<\/strong>.<\/p><p>In unseren berufsbildenden Kursen kannst du <strong>die Berufe der Data Science<\/strong> wie Data Scientist, Data Analyst oder Machine Learning Engineer <strong>erlernen<\/strong>. Nach Abschluss des Kurses beherrschst du die Programmierung, Datenbanken, Big Data Frameworks, Machine Learning oder DataViz.<\/p><p>Die Lernenden erhalten <strong>ein von der Universit\u00e4t Sorbonne zertifiziertes Diplom<\/strong> und sind am Ende bereit, die Berufe der Data Science auszu\u00fcben. Von unseren Alumni haben 93 % sofort einen Job gefunden.<\/p><p>Alle unsere Kurse k\u00f6nnen als <strong>Bootcamp oder als Weiterbildung<\/strong> absolviert werden. Unser Blended-Learning-Ansatz kombiniert Fern- und Pr\u00e4senzlernen.<\/p><p>F\u00fcr die Finanzierung kannst du dich an <strong>P\u00f4le Emploi \u00fcber die AIF<\/strong> wenden oder dein pers\u00f6nliches Ausbildungskonto nutzen. Verliere keinen Moment mehr und <strong>entdecke die DataScientest-Ausbildung!<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76132bf elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"76132bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die DataScientest-Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7de3758 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7de3758\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7821e4 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"b7821e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Warum ist das Gaussche Gesetz so wichtig f\u00fcr die Data Science?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Gau\u00dfsche Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit ist allgegenw\u00e4rtig. Der Grund daf\u00fcr ist einfach: Ein Datensatz mit einer endlichen Varianz wird zu einer Gau\u00dfschen Kurve, solange es sich um einen bestimmten Datensatz mit unabh\u00e4ngigen Merkmalen handelt, der wachsen kann.\r\n\r\nDiese \\\"Normalverteilung\\\" ist daher das vorherrschende Wahrscheinlichkeitsgesetz im Bereich der Statistik. Sie entspricht vielen nat\u00fcrlichen Ph\u00e4nomenen wie Alter, K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe, Schulleistungen, IQ oder sogar der Summe zweier W\u00fcrfel.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Warum ist die Gau\u00dfsche Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit beim Machine Learning wichtig?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Beim Machine Learning sind die Kostenfunktion oder die potenziellen Werte eines Neurons die Gr\u00f6\u00dfen, die als Summe vieler unabh\u00e4ngiger Prozesse erwartet werden. Dabei kann es sich um die Input-Merkmale oder auch um das Aktivierungspotenzial der letzten Schicht handeln.\r\n\r\nDiese potenziellen Werte des k\u00fcnstlichen Neurons folgen in der Regel der Gau\u00dfschen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit oder fast der Gau\u00dfschen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit. Wenn die Gau\u00dfsche Natur eines Datasets bekannt ist, kann man weiterhin parametrische Statistiken verwenden.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie kann man eine Verteilung in eine Gau\u00dfsche Kurve umwandeln?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Wie du vielleicht schon bemerkt hast, ist die Gau\u00dfsche Kurve sowohl in der Data Science als auch im Machine Learning sehr n\u00fctzlich. Gl\u00fccklicherweise ist es m\u00f6glich, jede beliebige Verteilung in eine Gau\u00dfsche Verteilung umzuwandeln.\r\n\r\nWichtig ist, dass du die richtige Transformation benutzt. Du kannst z. B. die Abtastfrequenz vervielfachen oder eine Logarithmusfunktion verwenden, um sie zu verringern. Durch die Transformation wird die Kurve gau\u00dff\u00f6rmig.\r\n\r\nDer Ansatz der \\\"Box-Cox-Transformation\\\" wurde von George Box und Sir David Cox in einem 1964 ver\u00f6ffentlichten Artikel mit dem Titel \\\"An Analysis of Transformations\\\" demokratisiert. Dabei werden nicht-normale abh\u00e4ngige Variablen in eine Gau\u00dfsche Form transformiert. Seitdem wurden weitere Familien von \\\"Power Transformations\\\" erfunden.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Warum ist die Gau\u00dfsche Regel so beliebt?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Gau\u00dfsche Wahrscheinlichkeitsverteilung ist die von Machine Learning- und Deep Learning-Ingenieuren am h\u00e4ufigsten verwendete Wahrscheinlichkeitsverteilung. Es ist eines der h\u00e4ufigsten Wahrscheinlichkeitsgesetze, und das hat mehrere Gr\u00fcnde.\r\n\r\nZun\u00e4chst einmal folgen viele Prozesse in der Natur und in den Sozialwissenschaften nat\u00fcrlicherweise diesem Verteilungsmodell. Selbst wenn die Prozesse nicht diesem Modell folgen, ist die Gau\u00dfsche Verteilung die beste Modellann\u00e4herung f\u00fcr diese Prozesse.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie meistere ich die Gau\u00dfsche Kurve und die Statistik?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"In den Bereichen Data Science und Machine Science ist es unerl\u00e4sslich, Konzepte wie Wahrscheinlichkeitsgesetze oder die Gau\u00dfsche Kurve zu beherrschen. Um diese Konzepte und alle f\u00fcr Data Science erforderlichen F\u00e4higkeiten zu erwerben, kannst du dich f\u00fcr DataScientest entscheiden.\r\n\r\nIn unseren berufsbildenden Kursen kannst du die Berufe der Data Science wie Data Scientist, Data Analyst oder Machine Learning Engineer erlernen. Nach Abschluss des Kurses beherrschst du die Programmierung, Datenbanken, Big Data Frameworks, Machine Learning oder DataViz.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine Gau\u00dfsche Kurve ist eine visuelle Darstellung von Daten, die dem Gau\u00dfschen Gesetz folgen. Hier findest du die vollst\u00e4ndige Definition und erf\u00e4hrst, warum dieses Wahrscheinlichkeitsgesetz in der Data Science und im Machine Learning von entscheidender Bedeutung ist. In der Statistik ist eine Verteilung eine Sammlung von Werten und H\u00e4ufigkeiten einer Beobachtung. 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