カーネル密度推定による分類方法をPythonで可視化
『画像認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）*1の第5章pp.143-144に載っていた、カーネル密度推定による分類方法を可視化。
data1（青）は0を中心とした正規分布の乱数、data2（黄）は3を中心とした正規分布の乱数。カーネル密度推定により確率密度が計算されている。例えばのときは青の線が黄の線を上回っているので「data1に分類するのが尤もらしい」という具合に考える。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') data1 = np.random.randn(50) data2 = 3 + np.random.randn(50) # data1のプロット sns.distplot(data1, axlabel="x") sns.rugplot(data1) # data2のプロット sns.distplot(data2, color="y") sns.rugplot(data2, color="y") plt.ylabel('p(x)') plt.show()
