python核密度估计(KernelDensity)

时间 2020-01-22

标签 python 密度估计 kerneldensity 栏目 Python 繁體版

原文原文链接

在得到数据以后，咱们须要对数据进行分析，以便了解数据的基本性质，为后续的模型选择和模型训练提供依据。了解特征的分布，是机器学习的第一步，同时也是至关关键的一步。咱们引入了核密度估计来帮助咱们了解数据的基本分布。html 在上一篇文章中，咱们重点描述了数据的导入和转换。在利用pandas的read_csv函数导入数据的过程当中，根据自定义函数将特征转换为咱们须要的形式。下面依而后贴上该代码。以下：算

>>阅读原文<<

1. python核密度估计(KernelDensity)
2. 核密度估计
3. 核密度估计KDE
4. 核模型（核密度估计）
5. 核密度估计与自适应带宽的核密度估计
6. 核密度估计（Kernel density estimation）
7. 核密度估计基础-Part I
8. 核密度估计 Kernel Density Estimation(KDE)
9. R语言核密度估计（转）
10. 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)
更多相关文章...
• SQLite - Python - SQLite教程
• Docker 安装 Python - Docker教程
• 使用Rxjava计算圆周率
• 算法总结-广度优先算法