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- O que está suavizando em Python?
- Como você sugere uma série temporal em pandas?
- Como você suaviza dados da série temporal?
- O que é suavização gaussiana usada para?
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.
Como você sugere uma série temporal em pandas?
Para tornar os dados das séries temporais mais suaves nos pandas, podemos usar as funções de janela ponderadas exponencialmente e calcular a média ponderada exponencialmente.
Como você suaviza dados da série temporal?
As médias móveis podem suavizar dados de séries temporais, revelar tendências subjacentes e identificar componentes para uso em modelagem estatística. A suavização é o processo de remoção de variações aleatórias que aparecem como grosseria em um gráfico de dados de séries temporais brutas.
O que é suavização gaussiana usada para?
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').
