原文:核概率密度估计介绍

核概率密度估计 本文分为三个部分:第一部分是直方图,讨论了如何创建它以及它的属性是什么样的。第二部分是核密度估计,介绍了它对比直方图有哪些改进和更一般性的特点。 最后一部分是,为了从数据中抽取所有重要的特征,怎么样选择最合适,漂亮的核函数。 直方图 直方图是最简单,并且也是最常见的一种的非参数概率密度估计方法 为了构造直方图,我们需要把数据取值所覆盖的区间分成相等的小区间,可以叫做 箱子 ,每次一 ...

2016-10-07 15:05 0 8934 推荐指数:

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概率密度估计介绍

在学概率论时,常常会看到各种稀奇古怪的名字,有的书上只介绍了该如何求解,但是从不介绍为什么这么叫以及有什么用,本文就介绍一下概率密度估计是什么以及是干什么用的,主要参考Jason BrownLee大神的一篇博文进行介绍。 后面部分名词会以英文缩写形式介绍,汇总如下: 概率密度 ...

Sun Dec 29 23:57:00 CST 2019 0 4436
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 1. 观测样本的存在 2. 每个样本之间是独立的 3. 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 ...

Fri Oct 07 22:59:00 CST 2016 2 6853
密度估计(parzen窗密度估计)

matlab中提供了平滑密度估计函数ksdensity(x): [f, xi] = ksdensity(x) 返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯函数,并且在等间隔的点xi处进行评估,覆盖x中的数据范围。 ksdensity估计单变量数据的100点密度,或双 ...

Wed Sep 18 04:42:00 CST 2019 0 968
十三、Sklearn密度估计

概率分布估计密度估计(kernel density estimation,KDE)算法将高斯混合理念扩 ...

Sun Mar 22 05:46:00 CST 2020 0 2269
非参数估计——密度估计(Parzen窗)

  密度估计,或Parzen窗,是非参数估计概率密度的一种。比如机器学习中还有K近邻法也是非参估计的一种,不过K近邻通常是用来判别样本类别的,就是把样本空间每个点划分为与其最接近的K个训练抽样中,占比最高的类别。 直方图   首先从直方图切入。对于随机变量$X$的一组抽样,即使$X$的值 ...

Sun Apr 12 04:54:00 CST 2020 4 5172
非参数估计密度估计KDE

非参数估计密度估计KDE from:http:// blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 密度估计Kernel ...

Wed Jun 19 19:18:00 CST 2019 0 14585
 
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