對(duì)角線='KDE'什么意思在python里面的scatter_matrix(iris,alpha=0.2,figsize=(10,10),diagonal='kde')

kde值

目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為1000多家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)頁(yè)空間、網(wǎng)站托管運(yùn)營(yíng)、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平江網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。

diagonal參數(shù)取’kde’值時(shí)，表示散布矩陣的對(duì)角線上的圖形為數(shù)據(jù)集各特征的核密度估計(jì)(Kernel?Density?Estimation，KDE)。核密度估計(jì)是在概率論中用來(lái)估計(jì)未知的密度函數(shù)，屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法之一。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，核密度估計(jì)就是在當(dāng)前數(shù)據(jù)集(連續(xù)型數(shù)據(jù)樣本)已知的情況下，通過(guò)計(jì)算來(lái)獲取該樣本分布的概率密度函數(shù)；在計(jì)算獲取時(shí)需要用到核函數(shù)，如Gaussian?Kernel?Density、Exponential?Kernel?Density、Cosine?Kernel?Density等，不同核函數(shù)可以得到樣本整體趨勢(shì)和密度分布規(guī)律性基本一致的結(jié)果；影響該結(jié)果的還包括帶寬（bandwidth），帶寬值過(guò)大或過(guò)小都會(huì)影響估計(jì)結(jié)果

參考連接:

1.散布矩陣(scatter_matrix)及相關(guān)系數(shù)(correlation coefficients)實(shí)例分析_Ferris_YU_Q的博客-CSDN博客_散布矩陣圖網(wǎng)頁(yè)鏈接

2.ML之01-核密度估計(jì)Kernel Density Estimation(KDE)_Levine-Huang的博客-CSDN博客_核密度估計(jì) 熱力網(wǎng)頁(yè)鏈接

Python中怎樣編寫(xiě)混合核函數(shù)?

這個(gè)和用不用python沒(méi)啥關(guān)系，是數(shù)據(jù)來(lái)源的問(wèn)題。 調(diào)用淘寶API，使用 api相關(guān)接口獲得你想要的內(nèi)容，我 記得api中有相關(guān)的接口，你可以看一下接口的說(shuō)明。 用python做爬蟲(chóng)來(lái)進(jìn)行頁(yè)面數(shù)據(jù)的獲齲。

如何利用 Python 實(shí)現(xiàn) SVM 模型

我先直觀地闡述我對(duì)SVM的理解，這其中不會(huì)涉及數(shù)學(xué)公式，然后給出Python代碼。

SVM是一種二分類(lèi)模型，處理的數(shù)據(jù)可以分為三類(lèi)：

線性可分，通過(guò)硬間隔最大化，學(xué)習(xí)線性分類(lèi)器

近似線性可分，通過(guò)軟間隔最大化，學(xué)習(xí)線性分類(lèi)器

線性不可分，通過(guò)核函數(shù)以及軟間隔最大化，學(xué)習(xí)非線性分類(lèi)器

線性分類(lèi)器，在平面上對(duì)應(yīng)直線；非線性分類(lèi)器，在平面上對(duì)應(yīng)曲線。

硬間隔對(duì)應(yīng)于線性可分?jǐn)?shù)據(jù)集，可以將所有樣本正確分類(lèi)，也正因?yàn)槿绱耍茉肼晿颖居绊懞艽螅煌扑]。

軟間隔對(duì)應(yīng)于通常情況下的數(shù)據(jù)集（近似線性可分或線性不可分），允許一些超平面附近的樣本被錯(cuò)誤分類(lèi)，從而提升了泛化性能。

如下圖：

實(shí)線是由硬間隔最大化得到的，預(yù)測(cè)能力顯然不及由軟間隔最大化得到的虛線。

對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)集，如下圖：

我們直觀上覺(jué)得這時(shí)線性分類(lèi)器，也就是直線，不能很好的分開(kāi)紅點(diǎn)和藍(lán)點(diǎn)。

但是可以用一個(gè)介于紅點(diǎn)與藍(lán)點(diǎn)之間的類(lèi)似圓的曲線將二者分開(kāi)，如下圖：

我們假設(shè)這個(gè)黃色的曲線就是圓，不妨設(shè)其方程為x^2+y^2=1，那么核函數(shù)是干什么的呢？

我們將x^2映射為X，y^2映射為Y，那么超平面變成了X+Y=1。

那么原空間的線性不可分問(wèn)題，就變成了新空間的（近似）線性可分問(wèn)題。

此時(shí)就可以運(yùn)用處理（近似）線性可分問(wèn)題的方法去解決線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)集的分類(lèi)問(wèn)題。

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以上我用最簡(jiǎn)單的語(yǔ)言粗略地解釋了SVM，沒(méi)有用到任何數(shù)學(xué)知識(shí)。但是沒(méi)有數(shù)學(xué)，就體會(huì)不到SVM的精髓。因此接下來(lái)我會(huì)用盡量簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言敘述SVM的數(shù)學(xué)思想，如果沒(méi)有看過(guò)SVM推導(dǎo)過(guò)程的朋友完全可以跳過(guò)下面這段。

對(duì)于求解（近似）線性可分問(wèn)題：

由最大間隔法，得到凸二次規(guī)劃問(wèn)題，這類(lèi)問(wèn)題是有最優(yōu)解的（理論上可以直接調(diào)用二次規(guī)劃計(jì)算包，得出最優(yōu)解）

我們得到以上凸優(yōu)化問(wèn)題的對(duì)偶問(wèn)題，一是因?yàn)閷?duì)偶問(wèn)題更容易求解，二是引入核函數(shù)，推廣到非線性問(wèn)題。

求解對(duì)偶問(wèn)題得到原始問(wèn)題的解，進(jìn)而確定分離超平面和分類(lèi)決策函數(shù)。由于對(duì)偶問(wèn)題里目標(biāo)函數(shù)和分類(lèi)決策函數(shù)只涉及實(shí)例與實(shí)例之間的內(nèi)積，即xi,xj。我們引入核函數(shù)的概念。

拓展到求解線性不可分問(wèn)題：

如之前的例子，對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)集的任意兩個(gè)實(shí)例：xi,xj。當(dāng)我們?nèi)∧硞€(gè)特定映射f之后，f(xi)與f(xj)在高維空間中線性可分，運(yùn)用上述的求解（近似）線性可分問(wèn)題的方法，我們看到目標(biāo)函數(shù)和分類(lèi)決策函數(shù)只涉及內(nèi)積f(xi),f(xj)。由于高維空間中的內(nèi)積計(jì)算非常復(fù)雜，我們可以引入核函數(shù)K(xi,xj)=f(xi),f(xj)，因此內(nèi)積問(wèn)題變成了求函數(shù)值問(wèn)題。最有趣的是，我們根本不需要知道映射f。精彩！

我不準(zhǔn)備在這里放推導(dǎo)過(guò)程，因?yàn)橐呀?jīng)有很多非常好的學(xué)習(xí)資料，如果有興趣，可以看：CS229 Lecture notes

最后就是SMO算法求解SVM問(wèn)題，有興趣的話直接看作者論文：Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines

我直接給出代碼：SMO+SVM

在線性可分?jǐn)?shù)據(jù)集上運(yùn)行結(jié)果：

圖中標(biāo)出了支持向量這個(gè)非常完美，支持向量都在超平面附近。

在線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)集上運(yùn)行結(jié)果（200個(gè)樣本）：

核函數(shù)用了高斯核，取了不同的sigma

sigma=1，有189個(gè)支持向量，相當(dāng)于用整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)。

sigma=10，有20個(gè)支持向量，邊界曲線能較好的擬合數(shù)據(jù)集特點(diǎn)。

我們可以看到，當(dāng)支持向量太少，可能會(huì)得到很差的決策邊界。如果支持向量太多，就相當(dāng)于每次都利用整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)，類(lèi)似KNN。

python的seaborn.kdeplot有什么用

kde(kernel density estimation)是核密度估計(jì)。核的作用是根據(jù)離散采樣，估計(jì)連續(xù)密度分布。

如果原始采樣是《陰陽(yáng)師》里的式神，那么kernel（核函數(shù)）就相當(dāng)于御魂。

假設(shè)現(xiàn)在有一系列離散變量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可見(jiàn)5和15的概率密度應(yīng)該要高一些，但具體有多高呢？有沒(méi)有三四層樓那么高，有沒(méi)有華萊士高？如果要估計(jì)的是沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)的3呢？這就要自己判斷了。

核函數(shù)就是給空間的每個(gè)離散點(diǎn)都套上一個(gè)連續(xù)分布。最簡(jiǎn)單的核函數(shù)是Parzen窗，類(lèi)似一個(gè)方波：

這時(shí)候單個(gè)離散點(diǎn)就可以變成區(qū)間，空間或者高維空間下的超立方，實(shí)質(zhì)上是進(jìn)行了升維。

設(shè)h=4，則3的概率密度為：

(只有4對(duì)應(yīng)的核函數(shù)為1，其他皆為0)

kernel是非負(fù)實(shí)值對(duì)稱(chēng)可積函數(shù)，表示為K，且一本滿足：

這樣才能保證cdf仍為1。

實(shí)際上應(yīng)用最多的是高斯核函數(shù)(Gaussian Kernel)，也就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。所謂核密度估計(jì)就是把所有離散點(diǎn)的核函數(shù)加起來(lái)，得到整體的概率密度分布。核密度估計(jì)在很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中都有應(yīng)用，比如K近鄰、K平均等。

在支持向量機(jī)里，也有“核”的概念，同樣也是給數(shù)據(jù)升維，最常用的還是高斯核函數(shù)，也叫徑向基函數(shù)(Radial Basis Funtion)。

seaborn.kdeplot內(nèi)置了多種kerne，總有一款適合你。

114 11 個(gè)案例掌握 Python 數(shù)據(jù)可視化--美國(guó)氣候研究

自哥本哈根氣候會(huì)議之后，全球日益關(guān)注氣候變化和溫室效應(yīng)等問(wèn)題，并于會(huì)后建立了全球碳交易市場(chǎng)，分階段分批次減碳。本實(shí)驗(yàn)獲取了美國(guó) 1979 - 2011 年間 NASA 等機(jī)構(gòu)對(duì)美國(guó)各地日均最高氣溫、降雨量等數(shù)據(jù)，研究及可視化了氣候相關(guān)指標(biāo)的變化規(guī)律及相互關(guān)系。

輸入并執(zhí)行魔法命令 %matplotlib inline， 并去除圖例邊框。

數(shù)據(jù)集介紹：

本數(shù)據(jù)集特征包括美國(guó) 49 個(gè)州（State），各州所在的地區(qū)（Region），統(tǒng)計(jì)年（Year），統(tǒng)計(jì)月（Month），平均光照（Avg Daily Sunlight），日均最大空氣溫度（Avg Daily Max Air Temperature ），日均最大熱指數(shù)（Avg Daily Max Heat Index ），日均降雨量（Avg Daily Precipitation ），日均地表溫度（Avg Day Land Surface Temperature）。

各特征的年度區(qū)間為：

導(dǎo)入數(shù)據(jù)并查看前 5 行。

篩選美國(guó)各大區(qū)域的主要?dú)夂蛑笖?shù)，通過(guò) sns.distplot 接口繪制指數(shù)的分布圖。

從運(yùn)行結(jié)果可知：

光照能量密度（Sunlight），美國(guó)全境各地區(qū)分布趨勢(shì)大致相同，均存在較為明顯的兩個(gè)峰（強(qiáng)光照和弱光照）。這是因?yàn)榉浅嗟绹?guó)家受地球公轉(zhuǎn)影響，四季光照強(qiáng)度會(huì)呈現(xiàn)出一定的周期變化規(guī)律；

從地理區(qū)位能看出，東北部光照低谷明顯低于其他三個(gè)區(qū)域；

日均最高空氣溫度（Max Air Temperature），美國(guó)全境各地區(qū)表現(xiàn)出較大差異，東北部和中西部趨勢(shì)大致相同，氣溫平緩期較長(zhǎng)，且包含一個(gè)顯著的尖峰；西部地區(qū)平緩期最長(zhǎng)，全年最高溫均相對(duì)穩(wěn)定；南部分布則相對(duì)更為集中；

日均地表溫度（Land Surface Temperature），與最高空氣溫度類(lèi)似，不同之處在于其低溫區(qū)分布更少；

最大熱指數(shù)（Max Heat Index），西部與中西部分布較為一致，偏溫和性溫度，東北部熱指數(shù)偏高，南部偏低；

降雨量（Precipitation），西部明顯偏小，南部與東北部大致相同，中西部相對(duì)較多。

結(jié)合地理知識(shí)做一個(gè)總結(jié):

東北部及大多數(shù)中西部地區(qū)，屬于溫帶大陸性氣候，四季分明，夏季悶熱，降雨較多。

西部屬于溫帶地中海氣候，全年氣候溫和，并且干燥少雨，夏季氣候溫和，最高溫度相對(duì)穩(wěn)定。

南部沿海一帶，終年氣候溫暖，夏季炎熱，雨水充沛。

按月計(jì)算美國(guó)各地區(qū)降雨量均值及標(biāo)準(zhǔn)偏差，以均值 ± 一倍標(biāo)準(zhǔn)偏差繪制各地區(qū)降雨量誤差線圖。

從運(yùn)行結(jié)果可知：

在大多數(shù)夏季月份，西部地區(qū)降雨量遠(yuǎn)小于其他地區(qū)；

西部地區(qū)冬季月降雨量高于夏季月；

中西部地區(qū)是較為典型的溫帶大陸性氣候，秋冬降雨逐漸減少，春夏降雨逐漸升高；

南部地區(qū)偏向海洋性氣候，全年降雨量相對(duì)平均。

需要安裝joypy包。

日均最高氣溫變化趨勢(shì)

通過(guò) joypy 包的 joyplot 接口，可以繪制帶堆積效應(yīng)的直方分布曲線，將 1980 年 - 2008 年的日均最高溫度按每隔 4 年的方式繪制其分布圖，并標(biāo)注 25%、75% 分位數(shù)。

從運(yùn)行結(jié)果可知：

1980 - 2008 年區(qū)間，美國(guó)全境日均最高溫度分布的低溫區(qū)正逐漸升高，同時(shí)高溫區(qū)正逐漸降低，分布更趨向于集中；

1980 - 2008 年區(qū)間，美國(guó)全境日均最高溫度的 25% 分位數(shù)和 75% 分位數(shù)有少量偏離但并不明顯。

日均降雨量變化趨勢(shì)

同樣的方式對(duì)降雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并查看輸出結(jié)果。

篩選出加州和紐約州的日均降雨量數(shù)據(jù)，通過(guò) plt.hist 接口繪制降雨量各月的分布圖。

從運(yùn)行結(jié)果可知：

加州地區(qū)降雨量多集中在 0 - 1 mm 區(qū)間，很少出現(xiàn)大雨，相比而言，紐約州則顯得雨量充沛，日均降雨量分布在 2 - 4 mm 區(qū)間。

直方圖在堆積效應(yīng)下會(huì)被覆蓋大多數(shù)細(xì)節(jié)，同時(shí)表達(dá)聚合、離散效應(yīng)的箱線圖在此類(lèi)問(wèn)題上或許是更好的選擇。

通過(guò) sns.boxplot 接口繪制加州和紐約州全年各月降雨量分布箱線圖.

從箱線圖上，我們可以清晰地對(duì)比每個(gè)月兩個(gè)州的降雨量分布，既可以看到集中程度，例如七月的加州降雨量集中在 0.1 - 0.5 mm 的窄區(qū)間，說(shuō)明此時(shí)很少會(huì)有大雨；又可以看到離散情況，例如一月的加州，箱線圖箱子（box）部分分布較寬，且上方 10 mm 左右存在一個(gè)離散點(diǎn)，說(shuō)明此時(shí)的加州可能偶爾地會(huì)出現(xiàn)大到暴雨。

視覺(jué)上更為美觀且簡(jiǎn)約的是擺動(dòng)的誤差線圖，實(shí)驗(yàn) 「美國(guó)全境降雨量月度分布」 將所有類(lèi)別標(biāo)簽的 x 位置均放于同一處，導(dǎo)致誤差線高度重合。可通過(guò)調(diào)節(jié) x 坐標(biāo)位置將需要對(duì)比的序列緊湊排布。

從輸出結(jié)果可以看出，加州冬季的降雨量不確定更強(qiáng)，每年的的十一月至次年的三月，存在降雨量大，且降雨量存在忽多忽少的現(xiàn)象（誤差線長(zhǎng)）。

上面的實(shí)驗(yàn)均在研究單變量的分布，但經(jīng)常性地，我們希望知道任意兩個(gè)變量的聯(lián)合分布有怎樣的特征。

核密度估計(jì) ， 是研究此類(lèi)問(wèn)題的主要方式之一， sns.kdeplot 接口通過(guò)高斯核函數(shù)計(jì)算兩變量的核密度函數(shù)并以等高線的形式繪制核密度。

從運(yùn)行結(jié)果可知：

加州在高溫區(qū)和低降雨期存在一個(gè)較為明顯的高密度分布區(qū)（高溫少雨的夏季）；

紐約州在高溫及低溫區(qū)均存在一個(gè)高密度的分布區(qū)，且在不同溫區(qū)降雨量分布都較為均勻。

將美國(guó)全境的降雨量與空氣溫度通過(guò) plt.hist2d 接口可視化。

從運(yùn)行結(jié)果可知：

美國(guó)全境最高密度的日均高溫溫度區(qū)域和降雨量區(qū)間分別為，78 F （約等于 25 C）和 2.2 mm 左右，屬于相對(duì)舒適的生活氣候區(qū)間。

美國(guó)全境降雨量與空氣溫度的關(guān)系-核密度估計(jì)

在上面實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，在 x， y 軸上分別通過(guò) sns.rugplot 接口繪制核密度估計(jì)的一維分布圖，可在一張繪圖平面上同時(shí)獲取聯(lián)合分布和單變量分布的特征。

美國(guó)全境降雨量與空氣溫度的關(guān)系-散點(diǎn)分布和直方分布

sns.jointplot 接口通過(guò)柵格的形式，將單變量分布用子圖的形式進(jìn)行分別繪制，同時(shí)通過(guò)散點(diǎn)圖進(jìn)行雙變量關(guān)系的展示，也是一種較好的展現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的方式。

上面兩個(gè)實(shí)驗(yàn)研究了雙變量分布的可視化，以下研究 3 變量聚合結(jié)果的可視化。

通過(guò) sns.heatmap 接口可實(shí)現(xiàn)對(duì)透視數(shù)據(jù)的可視化，其原理是對(duì)透視結(jié)果的值賦予不同的顏色塊，以可視化其值的大小，并通過(guò)顏色條工具量化其值大小。

上面的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)可視化了各州隨年份日均最高溫度的中位數(shù)變化趨勢(shì)，從圖中并未看出有較為顯著地變化。

以下通過(guò) t 檢驗(yàn)的方式查看統(tǒng)計(jì)量是否有顯著性差異。stats.ttest_ind 接口可以輸出 1980 年 與 2010 年主要?dú)夂蛑笖?shù)的顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及 p 值。

從運(yùn)行結(jié)果可以看出：

檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了降雨量相等的原假設(shè)，即 1980 年 與 2010 年兩年間，美國(guó)降雨量是不同的，同時(shí)沒(méi)有拒絕日均日照、日均最大氣溫兩個(gè)變量相等的原假設(shè)，說(shuō)明氣溫未發(fā)生顯著性變化。

python的svm的核函數(shù)該怎么選擇比較好呢

看具體的數(shù)據(jù)，如果特征向量的維度跟訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量差不多的話建議選線性的，否則的話試試高斯核吧

分享名稱(chēng)：python核函數(shù)估計(jì) 核函數(shù) python
URL網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article44/dooeoee.html

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