D,p=kstest((bmi-mean)/std,'norm')

这行代码的作用是对 `bmi` 数据进行 Kolmogorov-Smirnov（KS）正态性检验。具体来说，该代码将 `bmi` 数据进行了标准化处理，即将每个数据点减去 `bmi` 数据的均值 `mean`，然后除以 `bmi` 数据的标准差 `std`，将数据转换为标准正态分布。然后，使用 `kstest` 函数对标准化后的数据进行正态性检验，检验是否符合正态分布的假设。

`D,p=kstest((bmi-mean)/std,'norm')` 表示将标准化后的数据作为输入进行 KS 正态性检验，并将检验结果保存在变量 `D` 和 `p` 中。其中，`D` 表示 KS 检验统计量，`p` 表示检验结果的 p 值，如果 `p` 值小于显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，认为数据不符合正态分布的假设。如果 `p` 值大于显著性水平，则认为数据符合正态分布的假设。

相关问题

def featureNormalize(X): mu = np.mean(X,axis=0) sigma = np.std(X,axis=0) X_norm = (X - mu)/sigma return X_norm, mu , sigma

这是一个用于对特征进行归一化的函数，它的输入为一个矩阵 X，其中每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。函数返回三个值：归一化后的特征矩阵 X_norm，每个特征的均值 mu，每个特征的标准差 sigma。

具体实现中，函数首先计算每个特征的均值和标准差，然后用均值和标准差对每个特征进行归一化，最后返回归一化后的特征矩阵 X_norm，均值 mu 和标准差 sigma。这个函数可以用于提高机器学习模型的训练效果，尤其是在使用基于梯度下降等优化方法时。

res=kstest(data['item_price'],'norm',(u,std))[1]

这是一个统计学中的假设检验方法，Kolmogorov-Smirnov检验（KS检验），用于检验一个样本是否服从特定的分布，这里是正态分布（norm），u和std分别是正态分布的均值和标准差，data['item_price']是样本数据，res是KS检验的结果，其取值是p值，表示观察结果在假设条件下出现的概率，通常取值越小越说明样本不服从特定的分布。