【機械学習】カーネル密度推定を使った教師あり学習 その２ - Qiita

この記事は機械学習の初心者が書いています。 予めご了承ください。 前回の記事はこちら。 次の記事はこちら。 カーネル密度推定と教師あり学習の関連性 私が勝手に関連付けました。 詳しいことは（あまり詳しくありませんが）前回の記事をご参照ください。 簡単にまとめると「カーネル密度推定を教師あり学習の分類器に使ってみた！」です。 オブジェクト指向 前回の記事でまとめたスクリプトを改造して、オブジェクト指向にしてみました。 名前は「Gaussian kernel-density estimate classifier(ガウスカーネル密度推定分類器)」、略して「GKDEClassifier」です。いま勝手に名付けました。 ↓スクリプト↓ import numpy as np class GKDEClassifier(object): def __init__(self, bw_method="sco