Wie du vielleicht schon bemerkt hast, ist die Gaußsche Kurve sowohl in der Data Science als auch im Machine Learning sehr nützlich. Glücklicherweise ist es möglich, jede beliebige Verteilung in eine Gaußsche Verteilung umzuwandeln.
Wichtig 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 gaußförmig.
Der Ansatz der "Box-Cox-Transformation" wurde von George Box und Sir David Cox in einem 1964 veröffentlichten Artikel mit dem Titel "An Analysis of Transformations" demokratisiert. Dabei werden nicht-normale abhängige Variablen in eine Gaußsche Form transformiert. Seitdem wurden weitere Familien von "Power Transformations" erfunden.