sencagri

	import numpy as np
	p = 0.2
	size = 1000
	bern = np.random.binominal(1,p, size)
	zeros = 0
	ones  = 0
	for item in bern:
		if item == 0:
		ones += 1
		else:

sencagri

# Generate 2 - class problem, using parametric classification
import numpy as np

den1 = 1
den2 = 0.3
var1 = den1 ** 2
var2 = den2 ** 2
mean1 = 3
mean2 = 2

sencagri

import numpy as np

# deviance ve mean buradan giriliyor
dev = 10
var  = dev ** 2
mean = 3

# örnek kümesinin boyutu
size = 150

sencagri

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.random.randn(10000)

## Eğer direk olarak xm = x olarak tanımlanırsa, xm sadece x'in pointer'ını alıyor
## Bu şekilde oluşturulduğunda xm değerleri değiştirildiğinde x değerleri de değişeceğinden yanlış sonuçlar alırız

xm=list(x);
xv=list(x);