我很驚訝在一份收費的正式教材裡,竟然看到把LabelEncoder完之後的數值,拿去跑模型然後還煞有其事的和OneHotEncoder做模型之間的比較?這是什麼毫無統計觀念的人做出來的教材? 先以最容易理解的線性模型來說,要看解釋變數x與被解釋變數y間的關係,的前提!建立在這些變數本身彼此間的數值大
- 11月 13 週三 201914:57
- 11月 12 週二 201916:21
《數據分析》【專有名詞】核密度估計(Kernel Density Estimation, KDE)
對非本科的而言,這肯定又是一個乍看即令人敬而遠之的專有名詞,若再直接搭配它給的各種機率密度函數,幾乎是讓人一眼就放棄瞭解但其實它的概念非常單純: 把長條圖畫成折線圖! 就這樣而已 更簡單一點來說,當我只是把A圖改畫成B圖,我就可以說:我作了核密度估計或是推推眼鏡說:沒什麼,KDE一下而已而把A畫成B