Python机器学习的必备技能：10个常用的统计函数！

1. mean()函数：该函数用于计算一个数据集的平均值。例如，计算一组测试成绩的平均值。

2. median()函数：中位数是数据集中间值，即将数据集排序后，位于中心位置的值。median()函数用于计算一个数据集的中位数。

3. mode()函数：众数是数据集中出现次数最多的值。mode()函数用于计算一个数据集的众数。

4. var()函数：方差是数据集各个数据与其均值的差的平方的平均数。var()函数用于计算一个数据集的方差。

5. std()函数：标准差是方差的平方根。std()函数用于计算一个数据集的标准差。

6. corr()函数：相关系数是两个变量之间线性相关程度的度量。corr()函数用于计算两个变量之间的相关系数。

7. cov()函数：协方差表示两个变量之间的变化趋势，即变量是否一起变化。cov()函数用于计算两个变量之间的协方差。

8. percentile()函数：百分位数是数据集中给定百分比的数据的值。percentile()函数用于计算一个数据集的百分位数。

9. skew()函数：偏度是数据集中值分布偏斜程度的度量。skew()函数用于计算一个数据集的偏度。

10. kurtosis()函数：峰度是数据集中值分布峰态程度的度量。kurtosis()函数用于计算一个数据集的峰度。

这些统计函数是Python机器学习中必不可少的工具。使用这些函数可以更好地理解数据集，进而进行更准确的数据分析和机器学习建模。