![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/782cc34e503dddfe64c96df8c285b87a4a7c62ea/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgyJUFCJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJThEJUUzJTgzJUFCJUU1JUFGJTg2JUU1JUJBJUE2JUU2JThFJUE4JUU1JUFFJTlBJUVGJUJDJTg4S0RFJTNBJTIwS2VybmVsJTIwRGVuc2l0eSUyMEVzdGltYXRpb24lRUYlQkMlODklRTMlODIlOTJweXRob24lMjAlMjhudW1weSUyOSVFMyU4MSVBNyVFNSVBRSU5RiVFOCVBMyU4NSVFMyU4MyVCQiVFNiU5NSVCNCVFNyU5MCU4NiVFMyU4MSU5NyVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRiVFMyU4MiU4QiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZWYwMzg4ZTI4MjAzODdlNGM4ODEyOGE0ODgwMDJiMDQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaG9raXNoaW1hZGEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWZmY2I3YTU1Y2IyMmZiOTA5MThiYmE2YTVhMjgyYTI5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D864ae7f3ada9e8d63252bdf92dea16fa)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
カーネル密度推定(KDE: Kernel Density Estimation)をpython (numpy)で実装・整理してみる - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
カーネル密度推定(KDE: Kernel Density Estimation)をpython (numpy)で実装・整理してみる - Qiita
カーネル密度推定(KDE: Kernel Density Estimation)をpython (numpy)で実装・整理してみるPythonKDE K... カーネル密度推定(KDE: Kernel Density Estimation)をpython (numpy)で実装・整理してみるPythonKDE KDEとは? ”カーネル密度推定(カーネルみつどすいてい、英: kernel density estimation)は、統計学において、確率変数の確率密度関数を推定するノンパラメトリック手法のひとつ(Wikipedia)”とされており、機械学習などで様々に応用されています。KDEはscipyやseaborn、pandasに実装されている為、これらを使えば簡単にKDEをプロットすることができますが、実際のところ何をしてるのかイマイチよく分かっていないブラックボックスとして使ってしまっていました。本記事では、KDEを一から実装しつつ、パラメータの意味などについても整理してみたいと思います。 KDEの定義 ${x_1,x_2,...,x_n}$を独