核密度估计(KDE)是一种用于估计数据分布的非参数方法。它有助于我们直观地理解数据分布的特性,类似于平滑后的直方图。
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Kernel density estimation (KDE) is a non-parametric approach for estimating data distribution. It enables an intuitive understanding of the characteristics of data distribution, similar to a smoothed histogram
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