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tools/Python

KDE를 구하기 위한 python package

by ㄱ ㄴ 2020. 8. 28.

1. scipy

2. scikit-learn

3. statsmodels

 

이렇게 세 가지가 있는지 몰랐다....

그래도 이제는 알았지.

무려 7년전 포스팅이긴 하지만 내 궁금증이 좀 해결되었던 참고블로그:

https://jakevdp.github.io/blog/2013/12/01/kernel-density-estimation/

 

Kernel Density Estimation in Python | Pythonic Perambulations

Notice the two regions of interest: for very small bandwidths, kernels with a hard cutoff (tophat, linear) out-perform kernels with a broad taper (gaussian, exponential). And tapered kernels which fall off more quickly (gaussian, with $p \sim \exp(-d^2)$)

jakevdp.github.io

 

 

+ (20210709) 비교해 놓은것들 종종 있네

https://gist.github.com/daleroberts/7a13afed55f3e2388865b0ec94cd80d2

 

Two-dimensional kernel density estimate: comparing scikit-learn and scipy

Two-dimensional kernel density estimate: comparing scikit-learn and scipy - kde.png

gist.github.com

 

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