Suavização do kernel numpy

1. Como funciona um núcleo de suavização?
2. O que é suavização do kernel gaussiano?
3. O que está suavizando em Python?

Como funciona um núcleo de suavização?

Suavizando com o kernel

O processo básico de suavização é muito simples. Continuamos pelo ponto de dados por ponto. Para cada ponto de dados, geramos um novo valor que é alguma função do valor original nesse ponto e os pontos de dados circundantes.

O que é suavização do kernel gaussiano?

O operador de suavização gaussiano é um operador de convolução 2-D que é usado para `` desfoque '' e remover detalhes e ruído. Nesse sentido, é semelhante ao filtro médio, mas usa um kernel diferente que representa a forma de uma corcunda gaussiana ('em forma de sino').

O que está suavizando em Python?

A suavização é uma técnica usada para eliminar o ruído de um conjunto de dados. Existem muitos algoritmos e métodos para realizar isso, mas todos têm o mesmo objetivo geral de 'desbaste as bordas' ou 'suavizar' alguns dados. Há motivos para suavizar dados se houver pouca ou nenhuma estrutura em pequena escala nos dados.