核密度解釋不太懂,還請專家回答什麼是歸一化 - Cupoy

2021/02/14 上午 08:49

運用實際資料集進行資料視覺化練習 (4/27更新)

Shabinna

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• 2021/02/14 上午 11:36
  Jeffrey
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  本章節的用意說明: 把直方圖轉畫成折線圖: 核密度估計其實是對直方圖的一個延伸應用。把直方圖轉畫成折線圖。資料分布從離散型的資料轉為連續型的資料分布, 可以觀察數據的分布與趨勢。 歸一化 (http://terms.naer.edu.tw/detail/21439/) 的說明: 會將特徵數據按比例縮放到0到1的區間，（或是-1到1）。用義在於縮短數值處理的時間。 KDE 核密度估計法的說明: 1. Kernel Density Estimation 核密度估計法，目的是從給定的樣本中找出隨機變數的機率密度函數。密度函數就是分佈函數的一階導數。所以, 我們是可以通過估計分佈函數的一階導數來估計密度函數。 2. 直方圖跟折線圖的數據點都是頂點(波峰), 兩者共通點就是圖形的覆蓋面積,從一些比較常用的核函數是： 均勻核函數 k(x)=1/2,-1≤x≤1 或是 三角核函數 k(x)=1-|x|,-1≤x≤1。 關於, 講義的部分, 繪圖章節在 CSDN, 知乎, medium, iTHome的內容都大同小異, 感謝你的反饋。會反映給主辦單位, 請他們盡速更新

• 2021/02/18 下午 04:49
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，你好
  歸一化的中文是 Normalization，通常是繁體會翻成「正規化」...。簡單來說，其目的是將所有欄位都縮放到同一個區間之內，避免被範圍比較大的欄位影響。
  

  嗨，你好，我是維元，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的文章。如果對於內文有疑問都歡迎與我們進一步的交流，都可以追蹤我的 Facebook 或 技術部落格 ，也會不定時的舉辦分享活動，一起來玩玩吧 ヽ(●´∀`●)ﾉ 以下分享一些我近期發表跟資料科學有關的文章，歡迎大家持續追蹤： ■ 資料分析工具那麼多，該怎麼選？ 🛠️
  ■ 真．資料團隊與分工
  ■ 觀察資料的 N 件事 🔖
  ■ 資料前處理必須要做的事 - 資料清理與型態調整
  

• 2021/02/20 上午 11:40
  CUPOY
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  同學 你好，

  
  

  感謝您的提問，我們會與該日教材專家聯繫，並會將教材內容改善，再次感謝您提供寶貴的建議。