密度估计

【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

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目录区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE

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

区间预测 | Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

区间预测|Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核密度估计多变量时序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·2023-12-03 01:43

KDE指导聚类分析（一）噪声问题

作者在看文献[1]盛魁,马健.基于核密度估计的物联网聚类分析模型[J].控制工程,2018,25(06):1098-1102.DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.170739.时发现了这句话

Joy T·2023-12-02 12:27

【概率统计】如何理解概率密度函数及核密度估计

一个栗子核密度估计如何理解核密度估计核密度估计的应用总结概念回顾直方图（Histogram）：直方图是最直观的一种方法，它通过把数据划分为若干个区间，并统计每个区间的数据个数，从而得到每个区间的频数。

拾一滴清水·2023-12-02 06:19

KDE之实操代码练习

随机数据KDE使用Scipy库中的gaussian_kde函数对随机生成的正态分布数据进行了核密度估计，并使用Matplotlib进行了可视化，完整代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportgaussian_kde

Joy T·2023-12-01 18:46

Non-local KDE 如何应对类似于AIS的数据？

考虑因素的分析在处理北极船舶的自动识别系统（AIS）数据时，使用非局部核密度估计（Non-LocalKDE）意味着要考虑数据点之间的空间相关性。

Joy T·2023-12-01 18:46

SRP模型丨生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI指数的生态质量评价；地理探测器运行等；集成云端、桌面端等环境，结合遥感云计算、GIS空间分析、R语言统计分析的优势

通过本课程的学习，您将掌握：第一，收集各类指标数据，构建的“生态压力度-生态敏感性-生态恢复力”评价体系；第二，通过掌握多源空间数据处理方法，提取景观格局指数、核密度估计、植被反演、水土流失计算、空间插值等技术方法构建评价指标空间数据库

小艳加油·2023-11-29 08:47

数据的处理与分析-正态分布，and so on!

包的介绍分布的密度分布函数，累计分布函数，残存函数，分位点函数，逆残存函数分布的统计量：均值，方差，峰度，偏度，矩分布的线性变换生成数据的分布拟合分布构造描述统计t检验，ks检验，卡方检验，正态性检，同分布检验核密度估计

汀沿河·2023-11-27 12:37

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

内容机器学习基本知识特征工程特征工程内容监督学习一般使用标称型和数值型两种目标变量知识表示聚类密度估计思路numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作

crocodilian2·2023-11-26 12:09

opencv-Meanshift 和 Camshift 算法

具体来说，它使用核密度估计来寻找样本分布的最大概率密度，并将窗口中心移动到密度最大的位置。应用:MeanShift在静止相机下的

普通研究者·2023-11-24 14:51

seaborn 画图工具的基本使用

文章目录1.Seaborn的基本使用1.1Seaborn----绘制统计图形1.1.1绘制单变量分布1.1.2.绘制双变量分布1绘制散点图2绘制二维直方图3绘制核密度估计图形4绘制成对的双变量分布1.1.3

小玩偶啊·2023-11-23 05:43

MATLAB | 频谱分析算法 | Welch功率谱密度估计 | 附数据和出图代码 | 直接上手

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1基本定义Welch功率谱密度估计是一种基于信号分段平均的频谱估计方法，它可以对时域信号进行频谱分析，得到信号在不同频率上的能量分布。

Lwcah·2023-11-19 15:04

A Tutorial on Energy-Based Learning（机器学习能量模型）学习记录

此模型可以做的工作有：预测、Ranking、Detection、条件概率密度估计。上图是Gibbs分布，用这个函数可以进一步的将能量函数，转换为给定X情况下Y的不同取值的概率的计算公式。因此，一般基于

qq_30362711·2023-11-10 17:30

PRML 第三章

3回归的线性模型1.之前说的是无监督学习：密度估计+聚类。这里讨论监督学习：回归。2.回归就是维变量对应目标变量的问题。第一章由多项式曲线拟合。最简单就是线性回归。

萌新待开发·2023-11-07 05:25

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