KDEPlot（Kernel Density Estimate Plot，核密度估计图）是seaborn库中一个用于数据可视化的函数，它基于核密度估计（KDE）这一非参数统计方法来估计数据的概率密度函数。KDEPlot能够直观地展示数据的分布特征，对于单变量和双变量数据均适用。   目录 基本思想 主要参数 沿轴绘制 平滑调整 多类绘制  堆叠分布 二元分布 基本

文章目录 前言反向传播算法的基础工作原理伪代码示例关键点结论 前言 在深度学习的世界里，反向传播算法是一张藏在神秘面纱后的地图，它指引着神经网络通过复杂的数据迷宫，找到最优解的路径。本文将简要介绍反向传播算法的原理，探索它如何使神经网络从错误中学习，并通过伪代码的形式，让读者更加直观地理解这一过程。 反向传播算法的基础 反向传播算法，简称Backpropagatio

数据分析介绍之三——单变量数据观察之核密度估计 一、核密度估计 上一篇结尾处谈到了直方图的几个缺点，幸运的是，除了这些问题之外，还有经典直方图的替代方案。 称为核密度估计。 内核密度估计（KDEs）是一种比较新的技术。 与直方图和许多其他经典数据分析方法相比，它们几乎要求合理的现代计算机的计算能力有效。 即使是相当适中的数据集，它们也不能用纸和铅笔手工完成。 （有趣的是，计算和图形功能的