非参数估计——核密度估计（Parzen窗）
核密度估计，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 ...
原文：非参数密度估计
密度估计 密度估计分为参数估计 极大似然估计 和非参数估计两种。 常用的非参数估计方法有直方图法和核密度估计方法。 常采用高斯核，带宽h 平滑参数 通常采用交叉验证得到最优值。 MATLAB实现 参考https: www.mathworks.com help stats ksdensity.html The estimate is based on a normal kernel function ...
2019-06-24 15:30 0 428 推荐指数：
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