概率密度估计笔记——非参数估计
主要解决在样本的分布没有足够的先验，也就是说我们不仅不知道分布的参数，连是什么类型的分布都不知道，这种情况下显然不能用参数估计的方法。这里从简单直观的方法——直方图法入手，引出KNN和Parzen窗两种方法。 直方图密度估计：出发点是分布函数 ，假设在某一个很小很小的超立方体V中是均匀分布 ...
原文：概率密度估计--参数估计与非参数估计
我们观测世界，得到了一些数据，我们要从这些数据里面去找出规律来认识世界，一般来说，在概率上我们有一个一般性的操作步骤 . 观测样本的存在 . 每个样本之间是独立的 . 所有样本符合一个概率模型 我们最终想要得到的是一个概率密度的模型，有了概率密度模型以后，我们就可以统计预测等非常有用的地方，因此，首要任务是找出一些概率分布的概率密度模型。 我们来分析一下上面的三个步骤，第一第二都很好解决，关于第三 ...
2016-10-07 14:59 2 6853 推荐指数：
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