密度估计

38、Seabor的联合图和成对图的绘制【用Python进行AI数据分析进阶教程】

联合图用于展示两个变量之间的关系及各自分布，支持散点图、直方图、核密度估计图等多种类型，适用于连续型变量分析，可自定义

理工男大辉郎·2025-07-02 16:03

核密度估计KDE和概率密度函数PDF（深入浅出）

目录1.和密度估计（KDE）核密度估计的基本原理核密度估计的公式核密度估计的应用Python中的KDE实现示例代码结果解释解释结果总结2.概率密度函数（PDF）概率密度函数（PDF）是怎么工作的：用图画来解释解释这个图

赵孝正·2025-06-29 05:38

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）

它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。

不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

数据处理与统计分析——11-Pandas-Seaborn可视化

kde:是否绘制核密度估计曲线。其他常

零光速·2025-06-24 12:24

生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战

变分自编码器(VAE)：基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN)：通过对抗训练学习数据分布自回归模型：PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels)：基于可逆变换的精确密度估计扩散模型

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:21

高斯混合模型（GMM）——完整推导与代码实现

密度估计新数据的生成原理我们认为数据空间是由某些高斯分布生成的，但对于某一具体的样

Expecto0·2025-06-03 15:22

Python实现基于CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测的详细项目实例

目录Python实她基她CNN-LSTM-KDE她卷积长短期神经网络结合核密度估计她变量时序区间预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...11.提升她变量时序预测她精度...22.弥补她有模型她不足

nantangyuxi·2025-06-03 11:54

Dual-tree （快速计算核密度估计算法）

Dual-tree（快速计算核密度估计算法）介绍使用kd-tree实现空间划分：Kd-tree：k-dimensional树的简称，是一种分割k维数据空间的数据结构。

米翁方·2025-06-01 23:10

【深度学习】16. Deep Generative Models：生成对抗网络（GAN）

两个关键任务：密度估计（DensityEstimation）：学习真实数据的概率分布p(x)p(x)p(x)。样本生成（SampleGeneration）：从模型学习的分布中采样，生成新样本。

pen-ai·2025-06-01 14:28

python打卡 DAY 6 描述性统计

连续特征箱线图/核密度直方图笔记：1.1.1中文显示配置1.1.2.箱线图绘制1.1.3.核密度直方图1.2离散特征柱状图二.特征和标签关系可视化2.1连续变量vs标签可视化方式：箱线图/小提琴图/核密度估计直方图

沐兮兮兮·2025-05-26 03:46

简述Mean shift 算法及其实现

文章目录Meanshift是什么Meanshift算法的预备知识什么是特征什么是特征空间什么是核密度估计核函数的表示Meanshift算法Meanshift算法的公式推导Meanshift算法的流程Meanshift

BryantJD·2025-04-28 22:19

Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/密度散点图（DensityScatterPlot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况

幸运 lucky·2025-04-01 05:52

机器学习中使用Seaborn绘制KDE核密度估计曲线

核密度估计图(KDE)核密度估计（KDE）图，一种可视化技术，提供连续变量概率密度的详细视图。在本文中，我们将使用IrisDataset和KDEPlot来可视化数据集。

闵少搞AI·2025-03-31 09:31

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift

点云学习·2025-03-01 19:18

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-

万事可爱^·2025-03-01 18:43

【解读】核密度图

def：what核密度估计（KernelDensityEstimation，简称KDE）是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现：（库函数）howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt

dearr__·2025-02-27 22:09

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。核心特点：非刚性对齐：支持大范围、

点云SLAM·2025-02-26 08:47

pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比

极品小神蛋·2025-02-24 14:24

Python 绘图进阶之小提琴图：探索数据分布与多样性

除了常用的箱线图外，小提琴图（ViolinPlot）提供了一种更具信息量的可视化方法，它结合了箱线图和核密度估计图的优点，能够展示数据分布的形状、集中趋势以及数据的多样性。

AIDD Learning·2025-02-24 14:22

python制图之小提琴图

提琴图（ViolinPlot）是一种结合了箱线图（BoxPlot）和核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的可视化工具，用于展示数据的分布情况和概率密度。

pianmian1·2025-02-24 13:13

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。

weixin_39797393·2025-02-24 01:20

用python绘制kde模型

以下是使用Python绘制核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）模型的完整示例代码和说明：方法1:使用Seaborn快速绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns

若木胡·2025-02-03 20:13

为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图（Violin Plot）会出现负值部分？

它结合了箱形图（BoxPlot）和密度图（KernelDensityPlot）的特点：中间有箱形图表示四分位数和中位数，外围是密度估计曲线，显示数据分布的密度。

叶庭云·2024-02-20 21:05

【机器学习】数据清洗之识别异常点

1.1概念1.2危害1.3和缺失值的比较二基于统计方法的异常值检测2.1标准差方法：2.2Z-Score方法：2.3两种方法的优缺点三箱线图（BoxPlot）：3.1箱线图概念3.2箱线图检测异常值四密度估计方法

甜美的江·2024-02-12 00:28

r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据

简介本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。

·2024-02-11 18:10

task 13 集成学习

特征工程一般流程：1.去掉无用特征2.去掉冗余特征3.利用存在的特征、特征转换、内容中的特征以及其他数据源生成新特征4.特征转换（数值化、类别转换、归一化）5.特征处理（异常值、最大值、最小值、缺失值）观察特征核密度估计

罐罐儿111·2024-02-11 17:30

[Python] KDE图[密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)]介绍和使用场景(案例)

核密度估计（KernelDensityEstimate，KDE）是一种非参数统计方法，用于估计未知随机变量的概率分布。

老狼IT工作室·2024-02-11 16:26

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

【代码推荐指南】时间序列与回归分类预测、电力系统运行优化与规划

电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【数据可视化】柱状图绘制

01、引言本文涵盖主题：基本柱状图、分组柱状图、核密度估计与堆叠柱状图、步进图与多边形图。

小Z的科研日常·2024-02-02 13:44

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

—R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5密度估计用法示例

小胡涂记·2024-01-27 07:50

绘图提高篇 | ggplot2+sf 核密度空间插值可视化绘制

本期推文我们就介绍下使用R进行核密度估计、空间插值计算以及ggplot2+sf的可视化绘制操作。涉及的主要知识点如下：R

数据魅力(DataCharm)·2024-01-24 14:12

【MATLAB基础绘图第20棒】云雨图

MATLAB绘制云雨图云雨图(Raincloudplots)MATLAB绘制云雨图横向云雨图竖向云雨图参考云雨图(Raincloudplots)云雨图（Raincloudplots）其实是可以看成核密度估计曲线图

WW、forever·2024-01-24 01:56

区间预测 | Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-18 09:39

区间预测 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

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机器学习之心·2024-01-17 05:57

区间预测 | Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

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机器学习之心·2024-01-16 08:52

区间预测 | Matlab实现LSSVM-ABKDE的最小二乘支持向量机结合自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

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机器学习之心·2024-01-16 07:36

python统计分析——小提琴图（plt.violinplot）

参考资料：用python动手学统计学，帮助文档使用matplotlib.pyplot.violinplot()函数绘制小提琴图小提琴图是将数值型数据的核密度图与箱线图融合在一起，具体来说是用核密度估计的结果替换了箱子

maizeman126·2024-01-15 09:19

统计学-R语言-3

合理的做法是为直方图拟合一条核密度估计曲线，它是数据实际分布的一种近似描述。下面通过一

柔雾·2024-01-13 08:32

区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

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机器学习之心·2024-01-11 22:40

区间预测 | Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

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机器学习之心·2024-01-08 08:16

植株计数-密度估计-从高分辨率RGB图像中快速实现高通量植物计数

TasselNetv2+TasselNetv2+亮点安装准备数据推断训练使用自己的数据集引用TasselNetv2+该存储库包含TasselNetv2+用于植物计数的官方实现，详见论文：TasselNetv2+:AFastImplementationforHigh-ThroughputPlantCountingfromHigh-ResolutionRGBImagery《植物科学前沿》,2020郝路

OverlordDuke·2024-01-04 11:22

sns 查看pandas 数据对比

一对比其中两列数据的方式importseabornassnssns.kdeplot(data['charge'],shade=True,hue=data['sex'])sns.kdeplot是Seaborn库中用于绘制核密度估计图

处女座_三月·2024-01-03 17:59

无监督学习(上）

无监督算法有聚类，密度估计，常常用在做分类或者异常检测上。

歌者文明·2023-12-29 05:23

机器学习之贝叶斯判别和分类器

如果密度估计值收敛到真密度，则分类器成为贝叶斯分类器使用无穷样本由此产生的误差是贝叶斯误差，即给定基本分布的最小可实现误差

頔潇·2023-12-26 08:35

数据可视化Seaborn

图表类型Seaborn数据集Seaborn样式Seaborn调色板Seaborn分面网格Seaborn统计图表Seaborn散点图Seaborn折线图Seaborn柱状图Seaborn箱线图Seaborn核密度估计图

hixiaoyang·2023-12-21 14:28

核密度图

核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制核密度图用到的函数是density()函数。

Nash_e381·2023-12-18 09:29

机器学习之无监督学习

聚类：发掘纵向结构的某种模式信息，某些x属于相同的分布或者类别特征学习：发掘横向结构的某种模式信息，每一行都可以看成是一种属性或特征密度估计：发掘底层数据分布，x都是从某个未知分布p(x)采出来的，p(

__如果·2023-12-17 09:26

单细胞marker基因可视化的补充---密度图与等高线图

1、密度图Nebulosa是一个基于核密度估计的R软件包，用于可视化单个细胞的数据。做密度图可视化的一个重要的作用是，可以筛选鉴定某些基因双阳的细胞群。可以看到，我们能够看到

KS科研分享与服务·2023-12-04 15:59

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