Rozdział 49. Dogłębne spojrzenie — jądrowy estymator gęstości
W rozdziale 48. omówiłem modele mieszanin rozkładów Gaussa, które stanowią pewną hybrydę pomiędzy estymatorem do klasteryzacji i estymatorem do szacowania gęstości. Przypomnę, że estymator gęstości jest algorytmem, który przyjmuje D-wymiarowe dane i tworzy oszacowanie D-wymiarowego rozkładu prawdopodobieństwa, z którego zostały one pobrane. Algorytm modeli mieszanin rozkładów Gaussa wykorzystuje do tego ważoną sumę rozkładów normalnych. Jądrowy estymator gęstości (estymator jądrowy gęstości; ang. kernel density esitmation, KDE) jest algorytmem, który wykorzystuje ideę mieszanin rozkładów Gaussa aż do skrajności: w algorytmie tym tworzymy mieszaninę składającą się z jednego rozkładu ...
Get Python Data Science now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
