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In-Depth: Kernel Density Estimation

x_d = np.linspace(-4, 8, 2000) density = sum((abs(xi - x_d) < 0.5) for xi in x) ... def fit(self, X, y): self.classes_ = np.sort(np.unique(y)) training_sets ...

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